subeusjw 2022-12-23 13:18 采纳率: 100%
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Python基础二手房

最晚25号前结题,需要写出程序设计思路,代码,程序性推广分析,结论

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  • |__WhoAmI__| 2022-12-23 20:33
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    首先,需要将房源信息存入一个字典中。然后,可以对字典进行排序,找到符合条件的房源,并输出相应的信息。

    #定义房源信息字典
    house = {
        '001': {'房型': '三室两厅', '面积/平方': 88.69, '朝向': '南北', '装修情况': '简装', '挂牌价(元/平方米)': 37194, '关注人数': 45},
        '002': {'房型': '两室两厅', '面积/平方': 87.16, '朝向': '南西', '装修情况': '精装', '挂牌价(元/平方米)': 36455, '关注人数': 158},
        '003': {'房型': '三室一厅', '面积/平方': 61.72, '朝向': '南北', '装修情况': '精装', '挂牌价(元/平方米)': 37266, '关注人数': 146},
        '004': {'房型': '三室两厅', '面积/平方': 72.18, '朝向': '南北', '装修情况': '精装', '挂牌价(元/平方米)': 68366, '关注人数': 80},
        '005': {'房型': '两室两厅', '面积/平方': 71.67, '朝向': '南北', '装修情况': '简装', '挂牌价(元/平方米)': 33487, '关注人数': 115},
        '006': {'房型': '三室两厅', '面积/平方': 64.78, '朝向': '东西', '装修情况': '简装', '挂牌价(元/平方米)': 51782, '关注人数': 34},
        '007': {'房型': '三室一厅', '面积/平方': 81.23, '朝向': '东南', '装修情况': '精装', '挂牌价(元/平方米)': 62123, '关注人数': 88}
    }
    
    寻找挂牌价最高的四套房,并输出相应的房源信息
    top4_house = sorted(house.items(), key=lambda x: x[1]['挂牌价(元/平方米)'], reverse=True)[:4]
    for h in top4_house:
    print(h[0], h[1])
    
    寻找挂牌价小于6000元/平方米的房源中人气最低的三套房,并输出相应的房源信息
    low3_house = sorted([h for h in house.items() if h[1]['挂牌价(元/平方米)'] < 6000], key=lambda x: x[1]['关注人数'])[:3]
    for h in low3_house:
    print(h[0], h[1])
    
    寻找南北朝向中面积最大的两套房,并输出相应的房源信息
    nn_house = [h for h in house.items() if h[1]['朝向'] in ['南北']]
    top2_house = sorted(nn_house, key=lambda x: x[1]['面积/平方'], reverse=True)[:2]
    for h in top2_house:
    print(h[0], h[1])
    
    寻找出7种房源编号的平均挂牌价和平均面积/平方米
    price_sum = 0
    area_sum = 0
    for h in house.values():
    price_sum += h['挂牌价(元/平方米)']
    area_sum += h['面积/平方']
    price_avg = price_sum / len(house)
    area_avg = area_sum / len(house)
    print(f'平均挂牌价: {price_avg}, 平均面积/平方米: {area_avg}')
    

    程序性推广分析:
    在上述代码中,使用了 Python 内置的 sorted 函数来对字典进行排序,并使用列表推导式来筛选符合条件的房源。这些操作可以用于其他相似的场景,例如对员工信息进行排序或筛选。

    在程序设计中,还可以将上述操作封装成函数,以便在其他地方复用。

    结论:

    通过上述代码,可以方便地对房源信息进行排序和筛选,并输出相应的信息。

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