在具有匹配属性的 dict 数组中查找最小值，返回最大的分组

您可以key为max()和指定一个（即 lambda 函数），min()这可以帮助解决此问题。对于你的第一次测试，lowest_single_dist = min(x, key=lambda i: i["dist"])返回中x具有最低值的元素"dist"。如果您想要所有具有该标签值的元素，您可以使用列表理解：lowest_dists = [i for i in x if i["dist"] == lowest_single_dist["dist"]]为了获得最大的分组，我将首先"tag"在该子集中创建一组可能的值，然后检查每个有多少个lowest_dists，然后取哪个计数最高：tags = [i["tag"] for i in lowest_dists]              # get a list of just the tagsct = {t: tags.count(t) for t in set(tags)}           # make a dict of tag:count for each unique tagmax_tag = max(ct, key=lambda x: ct[x])               # find the largest count and get the largest tagr = [i for i in lowest_dists if i["tag"] == max_tag] # use another list comprehension to get all the max tags如果你想把它全部缩短成两行，你可以不那么pythonic并这样做：m = min(x, key=lambda i: (i["dist"], -1 * max([j["tag"] for j in x if j["dist"] == i["dist"]].count(i["tag"])))r = [i for i in x if i["tag"] == m["tag"] and i["dist"] == m["dist"]]这利用了这样一个事实，即您可以返回一个元组作为排序的键，并且只有在第一个值相等时才会检查元组的第二个值。我将稍微扩展第一行并解释每个部分的作用：m = min(x, key=lambda i: (    i["dist"], -1 * max(        [j["tag"] for j in x if j["dist"] == i["dist"]].count(i["tag"])    ))最内层的列表推导式为所有元素生成一个标签列表，其x值为"dist"asi然后，取与相同的标签计数 i乘以 -1 使其为负数，以便min()正确运行创建一个i["dist"]和我们刚刚计算的值（i["tag"]in的频率x）的元组，并为每个元素返回该值分配给m列表中具有最低值"dist"和最频繁值的元素"tag"分配给具有相同值r的元素的子列表和x"dist""tag"所以基本上与上面相同的过程，但更短，效率更低，并且更复杂一些。

在具有匹配属性的 dict 数组中查找最小值，返回最大的分组

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