filter、map、reduce函数怎么在Python中使用-创新互联

filter、map、reduce函数怎么在Python中使用?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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一、lambda表达式

lambda 只包含一个语句,用于创建匿名函数。

语法:

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

arg1 -- 参数,可以有多个

expression -- 表达式

使用例子:

f1 = lambda x : x > 10
print(f1(1)) #输出:False
print(f1(11)) #输出:True
f2 = lambda x, y: x + y
print(f2(1,2)) #输出:3

二、filter() 函数

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回迭代器对象(Python2是列表),可以使用list()转换为列表。

语法:

filter(function, iterable)

function -- 函数

iterable -- 序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到迭代器对象中。

使用例子:

def isEven(x):
  return x % 2 == 0
list1 = filter(isEven,[1,2,3,4,5,6])
print(list(list1)) #输出:[2, 4, 6]
#可以用lambda
list2 = filter(lambda x:x%2==0, [1,2,3,4,5,6])
print(list(list2)) #输出:[2, 4, 6]
#也可以用列表推导式
list3 = list(x for x in [1,2,3,4,5,6] if x%2==0)
print(list3) #输出:[2, 4, 6]

三、map()函数

map()接收一个函数 f 和一个或多个序列 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 迭代器(Python2是列表) 并返回。

语法:

map(function, iterable, ...)

function -- 函数,如果iterable有多个序列,则function的参数也对应有多个

iterable -- 一个或多个序列

使用例子:

def multi(x):
  return x * 2

def multi2(x, y):
  return x * y

#参数只有1个序列时
list1 = map(multi,[1,2,3,4,5])
print(list(list1)) #输出:[2, 4, 6, 8, 10]

#用lambda改写上面语句
list1_1 = map(lambda x : x*2, [1,2,3,4,5])
print(list(list1_1)) #输出:[2, 4, 6, 8, 10]

#参数有2个序列时,
list2 = map(multi2,[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10])
print(list(list2)) #对2个列表数据的相同位置元素相乘,输出:[6, 14, 24, 36, 50]

#用lambda改写上面语句
list2_1 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10])
print(list(list2_1)) #输出:[6, 14, 24, 36, 50]

#当2个序列长度不一致时,结果以2个序列中的最短长度为准
list2_2 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3],[6,7,8,9,10])
print(list(list2_2)) #输出:[6, 14, 24]
list2_3 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3,4,5],[6,7,8])
print(list(list2_3)) #输出:[6, 14, 24]

四、reduce()函数

reduce()函数对一个数据集合的所有数据进行操作:用传给 reduce 中的函数 function(必须有两个参数)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。

在Python2中reduce()是内置函数,Pytho3移到functools 模块。

语法:

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

使用例子:

from functools import reduce
def add(x, y):
  return x + y
def mulit(x, y):
  return x * y
print(reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])) #输出:15
print(reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5], 10)) #输出:25
print(reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5])) #输出:120
print(reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5], 10)) #输出:1200
print(reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5]))#输出:15
print(reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5], 10))#输出:25

关于filter、map、reduce函数怎么在Python中使用问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。


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