python中filter,map,reduce的作用
一、map函數(shù)
作用：map主要作用是計(jì)算一個序列或者多個序列進(jìn)行函數(shù)映射之后的值
語法：map(function,iterable1,iterable2)
說明：function中參數(shù)值可以是一個，也可以是多個；iterable代表function運(yùn)算中的參數(shù)值，有幾個參數(shù)值就傳入幾個iterable
注意：1.迭代器需要進(jìn)行列表轉(zhuǎn)換 2.map中如果傳入的序列長度不一，會依據(jù)最短的序列計(jì)算
1. lambda函數(shù)
x=[1,2,3,4] y=[5,6,7,8] print(list(map(lambda x,y:(x+y),x,y)))
輸出結(jié)果：
[6, 8, 10, 12]
2. 自定義函數(shù)
def m_num(x,y): ? ?return ?x+y print(list(map(m_num,x,y)))
輸出結(jié)果：
[6, 8, 10, 12]
思路：
把列表1中的元素與列表2中元素依次相加
1+5
2+6
3+7
4+8
二、filter函數(shù)
作用：filter主要作用是過濾掉序列中不符合函數(shù)條件的元素
語法：fliter(function,sequence)
說明：function可以是匿名函數(shù)或者自定義函數(shù)，可以對后面的sequence序列的每個元素判定是否符合條件；sequence可以是列表、元組或者字符串
1. lambda函數(shù)
num = [2,3,6,9,90,23,88] #輸出的是filter對象 <filter object at 0x00000113BF8C7390> print(filter(lambda x:x>10,num)) #需要轉(zhuǎn)成list [90, 23, 88] print(list(filter(lambda x:x>10,num)))
輸出結(jié)果：
<filter object at 0x00000113BF8C7390>
[90, 23, 88]
注意：迭代器需要進(jìn)行列表轉(zhuǎn)換
2. 自定義函數(shù)
def fil_num(x): ? ?return x>10 print(list(filter(fil_num,num)))
思路：
把列表中不需要的元素去掉，那首先要確定要過濾得條件是什么
三、reduce函數(shù)
作用：reduce是對一個序列進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果只得到一個值
語法：reduce(function,iterable)
說明：function中必須傳入兩個參數(shù)，iterable可以是列表或者元組
注意：reduce使用前需要導(dǎo)包 from functools import reduce
1. lambda函數(shù)
from functools import reduce x=[1,2,3,4,5] print(reduce(lambda x,y:(x*y),x))
2. 自定義函數(shù)
from functools import reduce x=[1,2,3,4,5] def ca(x,y): ? ? return x*y print(reduce(ca,x))
思路：
對一個列表里的元素做計(jì)算，從左到右依次計(jì)算兩個元素，將得到得值跟下一個元素計(jì)算
12 = 2
23 = 6
64 = 24
245 = 120
到此這篇關(guān)于python中filter,map,reduce的作用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python map reduce內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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