Python内置函数Map、Reduce和Filter的作用-创新互联

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1. map

根据提供的函数对指定序列做映射,第一个参数function以参数序列中的每一个元素调用function函数，返回包含每次function函数返回值的迭代器

map(function, iterable, ...)

function：函数
iterable：一个或多个序列

>>>def square(x) : # 计算平方数
... return x ** 2
... 
>>> map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
 
# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

Python内置函数Map、Reduce和Filter的作用

2. reduce

对参数序列中元素进行累积,函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给reduce中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用function函数运算，最后得到一个结果。

reduce(function, iterable[, initializer])

function：函数，有两个参数
iterable：可迭代对象
initializer：可选，初始参数

>>>def add(x, y) : # 两数相加
... return x + y
... 
>>> reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和：1+2+3+4+5
15
>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数
15
#实现阶乘函数
reduce(lambda x, y: x * y, range(1, num))

3. filter

用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象

filter(function, iterable)

function：判断函数。
iterable：可迭代对象。

#过滤出列表中的所有奇数：
#!/usr/bin/python3
 
def is_odd(n):
 return n % 2 == 1
 
tmplist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
newlist = list(tmplist)
print(newlist)

到此，相信大家对“Python内置函数Map、Reduce和Filter的作用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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