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Python中map、filter和reduce的函数怎么用


Python中map、filter和reduce的函数怎么用

发布时间:2021-11-24 18:04:31 来源:高防服务器网 阅读:81 作者:小新 栏目:大数据

这篇文章主要介绍Python中map、filter和reduce的函数怎么用,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

  1、map函数

  map函数的规范是,将⼀个函数映射到⼀个输⼊列表的所有元素上。

  map(function_to_apply, list_of_inputs)

  ⼤多数时候,我们要把列表中所有元素⼀个个地传递给⼀个函数,并收集输出。比如:

  items = [1, 2, 3, 4, 5]

  squared = []

  for i in items:

  squared.append(i**2)

  而Map函数可以让我们⽤⼀种简单⽽漂亮得多的⽅式来实现,如下:

  items = [1, 2, 3, 4, 5]

  squared = list(map(lambda x: x**2, items))

  ⼤多数时候,我们使⽤匿名函数lambdas来配合map函数,不仅⽤于⼀列表的输⼊, 我们甚⾄可以⽤于⼀列表的函数!

  def multiply(x):

  return (x*x)

  def add(x):

  return (x+x)

  funcs = [multiply, add]

  for i in range(5):

  value = map(lambda x: x(i), funcs)

  print(list(value))

  # Output:

  # [0, 0]

  # [1, 2]

  # [4, 4]

  # [9, 6]

  # [16, 8]

  2、Filter函数

  Filter函数很好理解,就是filter过滤列表中的元素,并且返回⼀个由所有符合要求的元素所构成的列表,符合要求即函数映射到该元素时返回值为True。下面具一个简单的例子来帮助大家理解:

  number_list = range(-5, 5)

  less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)

  print(list(less_than_zero))

  # Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

  这个filter类似于⼀个for循环,但它是⼀个内置函数,并且更快。

  3、Reduce函数

  当需要对⼀个列表进⾏⼀些计算并返回结果时,Reduce 是个⾮常有⽤的函数。举个例⼦,当你需要计算⼀个整数列表的乘积时。通常在 Python 中你可能会使⽤基本的 for 循环来完成这个任务。现在我们来试试 reduce:

  from functools import reduce

  product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )

  # Output: 24

以上是“Python中map、filter和reduce的函数怎么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注高防服务器网行业资讯频道!

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