Python字典中所有值求和

㈠ python中 列表导入到字典 出现相同的键,如何将值相加

result = dict()
for data in number:
result[data[0]] = int(result.get(data[0], 0)) + int(data[3])
print(result)

㈡ 怎么把python字典的里的所有列表值相加

deftotal_takings(yearly_record):
sum=0
forkey,valueinyearly_record.items():
foriinvalue:
sum+=i
returnsum

㈢ Python中字典的内建函数用法是什么

字典内置函数&方法
Python字典包含了以下内置函数：
1 cmp(dict1, dict2)
比较两个字典元素。
2 len(dict)
计算字典元素个数，即键的总数。
3 str(dict)
输出字典可打印的字符串表示。
4 type(variable)
返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型。

㈣ python3 求字典中的指定值的和

basket_items = {'apples': 4, 'oranges': 19, 'kites': 3, 'sandwiches': 8}
fruits = ['apples', 'oranges', 'pears', 'peaches', 'grapes', 'bananas']

is_fruits_num = sum([basket_items[x] for x in basket_items if x in fruits])
not_fruits_num = sum([basket_items[x] for x in basket_items if x not in fruits])

print("水果数量："+str(is_fruits_num))
print("非水果数量："+str(not_fruits_num))

㈤ python自带及pandas、numpy数据结构(一)

1.python自带数据结构：序列（如list）、映射（如字典）、集合（set）。
以下只介绍序列中的list：
创建list：
list1 = []
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #逗号隔开
list2 = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] #list2长度(len(list2))为2,list2[0] = [1,2]
liststring = list(“thisisalist”) #只用于创建字符串行表
索引list：
e = list1[0] #下标从零开始，用中括号
分片list：
es = list1[0:3]
es = list1[0:9:2] #步长在第二个冒号后
list拼接（list1.append(obj)、加运算及乘运算）：

list长度：

list每个元素乘一个数值：
list2 = numpy.dot(list2,2)
list类似矩阵相乘（每个元素对应相乘取和）：
list3 = numpy.dot(list1,list1)
#要求相乘的两个list长度相同
list3 = numpy.dot(list2,list22)
#要求numpy.shape(list2)和numpy.shape(list22)满足“左行等于右列”的矩阵相乘条件，相乘结果numpy.shape(list3)满足“左列右行”

2.numpy数据结构：

Array：
产生array：
data=np.array([[1, 9, 6], [2, 8, 5], [3, 7, 4]])
data=np.array(list1)
data1 = np.zeros(5) #data1.shape = (5,),5列
data1 = np.eye(5)
索引array:
datacut = data[0,2] #取第零行第二列，此处是6
切片array：
datacut = data[0:2,2] # array([6, 5])
array长度：
data.shape
data.size
np.shape(data)
np.size(data)
len(data)
array拼接：
#括号内也有一个括号（中括号或者小括号）！
d = np.concatenate((data,data))
d = np.concatenate((data,data),axis = 1) #对应行拼接
array加法：逐个相加
array乘法：
d = data data #逐个相乘
d = np.dot(data,data) #矩阵相乘
d = data 3 #每个元素乘3
d = np.dot(data,3) #每个元素乘3
array矩阵运算：
取逆 : np.linalg.inv(data)
转置：data.T
所有元素求和 : np.sum(data)
生成随机数：np.random.normal(loc=0, scale=10, size=None)
生成标准正态分布随机数组：np.random.normal(size=(4,4))
生成二维随机数组：
np.random.multivariate_normal([0,0],np.eye(2))
生成范围在0到1之间的随机矩阵(M,N)：
np.random.randint(0,2,(M,N))

Matrix:
创建matrix：
mat1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mat1 = np.mat(list)
mat1 = np.mat(data)
matrix是二维的，所有+，-，*都是矩阵操作。
matrix索引和分列：
mat1[0:2，1]
matrix转置：
np.transpose(mat1)
mat1.transpose()
matrix拼接：
np.concatenate([mat1,mat1])
np.concatenate([mat1,mat1],axis = 1)

numpy数据结构总结：对于numpy中的数据结构的操作方法基本相同：
创建：np.mat(list),np.array(list)
矩阵乘：np.dot(x,y)
转置：x.T or np.transpose(x)
拼接：np.concatenate([x,y],axis = 1)
索引：mat[0:1,4],ary[0:1,4]

3.pandas数据结构:
Series:
创建series：
s = pd.Series([[1,2,3],[4,5,6]],index = [‘a’,‘b’])
索引series：
s1 = s[‘b’]
拼接series：
pd.concat([s1,s1],axis = 1) #也可使用s.append(s)

DataFrame:
创建DaraFrame:
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,3]],index = ['a','b'],columns = ['x','y','z'])
df取某一列：
dfc1 =df.x
dfc1 = df[‘x’]
dfc2 = df.iloc[:,0] #用.iloc方括号里是数字而不是column名！
dfc2 = df.iloc[:,0:3]
df取某一行：
dfr1 = df.iloc[0]
df1 = df.iloc[0:2]
df1 = df[0:2] #这种方法只能用于取一个区间
df取某个值：
dfc2 = df.iloc[0,0]
dfc2 = df.iloc[0:2,0:3]

㈥ python 如何将字典中的value值求和

打开编辑器，写上注释内容。
python 中如何取得字典中所有value的值？

新建一个函数getvalue
python 中如何取得字典中所有value的值？

新建一个字典。

zidian={"country1":"america","country2":"australia","country3":"germany"}
python 中如何取得字典中所有value的值？

利用values这个方法来获取字典中的所有Vlue值，并将结果打印出来。
python 中如何取得字典中所有value的值？

调用这个函数。

getvalue()
python 中如何取得字典中所有value的值？

选择菜单中的“run”
python 中如何取得字典中所有value的值？

这时候我们就可以看到字典中的所有value值已经打印出来了。
python 中如何取得字典中所有value的值？

㈦ python 怎么将列表的值相加1

这个用字典处理最好不过 了

㈧ 求教关于python 从列表中嵌套的字典中获取给定值，并求和。

>>>result=[dict([(k,item[k])forkinrt1])foriteminrt2]
>>>result
[{'a':1,'b':2},{'a':3,'b':3},{'a':2,'b':1},{'a':5,'b':0}]
>>>
>>>result=[(k,[x[k]forxinrt2])forkinrt1]
>>>result
[('a',[1,3,2,5]),('b',[2,3,1,0])]
>>>result=[(k,sum([x[k]forxinrt2]))forkinrt1]
>>>result
[('a',11),('b',6)]
>>>