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第一章：数据结构和算法
1.4 查找最大或最小的n个元素
问题：
怎样从一个集合中获得最大或者最小的 n 个元素列表？
解决方案：
heapq 模块有两个函数：nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题。
>>> import heapq >>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] >>> print(heapq.nlargest(3, nums)) [42, 37, 23] >>> print(heapq.nsmallest(3, nums)) [-4, 1, 2] >>>
另外的，两个函数都能接受一个关键字参数，用于更复杂的数据结构中：
我要评论>>> portfolio = [
{'name': 'ibm', 'shares': 100, 'price': 91.1},
{'name': 'aapl', 'shares': 50, 'price': 543.22},
{'name': 'fb', 'shares': 200, 'price': 21.09},
{'name': 'hpq', 'shares': 35, 'price': 31.75},
{'name': 'yhoo', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'na... ... ... ... ... ... me': 'acme', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]...
>>> cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
>>> expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
>>> print(cheap)
[{'name': 'yhoo', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'fb', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'hpq', 'shares': 35, 'price': 31.75}]
>>> print(expensive)
[{'name': 'aapl', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'acme', 'shares': 75, 'price': 115.65}, {'name': 'ibm', 'shares': 100, 'price': 91.1}]
>>>
讨论：
讨论 如果你想在一个集合中查找最小或最大的 n 个元素，并且 n 小于集合元素数量， 那么这些函数提供了很好的性能。因为在底层实现里面，首先会先将集合数据进行堆排 序后放入一个列表中：
>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] >>> import heapq >>> heap = list(nums) >>> heapq.heapify(heap) >>> heap [-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8] >>> heapq.heappop(heap) -4 >>> heapq.heappop(heap) 1 >>> heapq.heappop(heap) 2 >>> heapq.heappop(heap) 2 >>> heapq.heappop(heap) 7 >>>
当要查找的元素个数相对比较小的时候，函数 nlargest() 和 nsmallest() 是很 合适的。如果你仅仅想查找唯一的最小或最大（n=1）的元素的话，那么使用 min() 和 max() 函数会更快些。类似的，如果 n 的大小和集合大小接近的时候，通常先排序这个 集合然后再使用切片操作会更快点（sorted(items)[:n] 或者是 sorted(items)[-n:] ）。需要在正确场合使用函数 nlargest() 和 nsmallest() 才能发挥它们的优势（如果 n 快接近集合大小了，那么使用排序操作会更好些）。
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python求numpy中array按列非零元素的平均值案例
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