在python中按键访问元组中的值答案

【问题标题】：Access value from tuple by key in python在python中按键访问元组中的值
【发布时间】：2015-02-28 05:48:31
【问题描述】：

我有概率哈希图，其中键是概率值，值是它们的类型。为了获得最高概率，我对哈希图进行了排序，但我不知道如何访问具有最高键值的值。

probability = {classify_email(mailmessage, android_term_df):"android" ,
                           classify_email(mailmessage, spam_term_df):"spam" ,
                           classify_email(mailmessage, c_term_df):"c" ,
                           classify_email(mailmessage, cplus_term_df):"cplus",
                           classify_email(mailmessage, java_term_df):"java",
                           classify_email(mailmessage, php_term_df):"php" ,
                           classify_email(mailmessage, easyham_term_df):"ham" 
                           }
            sorted_probability = sorted(probability.items(), key=operator.itemgetter(0))

【问题讨论】：

你的hashmap很奇怪。通常，键是常量，值是可变的。

标签： python hashmap

【解决方案1】：

你甚至不需要排序：

highest_probabilty_type = probability[max(probability.keys())]

【讨论】：

太棒了！非常感谢:)

【解决方案2】：

如果你的 2 个类具有完全相同的概率，那么只有其中一个会保留在这样的代码中的字典中。

你应该做的是使用类作为键和概率作为价值。

from operator import itemgetter

dfs = {
    "android": android_term_df,
    "spam": spam_term_df,
    "c": c_term_df,
    "cplus": cplus_term_df,
    "java": java_term_df,
    "php": php_term_df,
    "ham": ham_term_df,
}

probabilities = { cls: classify_email(mailmessage, dfs[cls]) for cls in dfs }

# now they are classes -> probability
max_cls, max_prob = max(probabilities.items(), key=itemgetter(1))

或者，如果您需要排序的分布列表，请将它们放入 (probability, class) 元组列表中：

probabilities = [ (classify_email(mailmessage, dfs[cls], cls)) for cls in dfs ]
probabilities.sort()

请注意，与您的原始示例不同，您不会在重复的情况下丢失任何对。

【讨论】：