【1.32】几个函数总结-map-filter-reduce

处理用map 函数   对序列的元素变化和处理，不改变序列元素的位置

筛选用的 filter  函数

压缩使用的 reduce 函数

 

map

功能： 求一个序列或者多个序列进行函数映射之后的值，就该想到map这个函数，

它是python自带的函数，在python3.*之后返回的是迭代器，同filter，需要进行列表转换

调用： map(function,iterable1,iterable2)，function中的参数值不一定是一个x，也可以是x和y，甚至多个；

后面的iterable表示需要参与function运算中的参数值，

有几个参数值就传入几个iterable

x = [1,2,3,4,5]
y = [2,3,4,5,6]
list(map(lambda x,y:(x*y)+2,x,y))
# 输出：
[4, 8, 14, 22, 32]

 

filter

功能： filter的功能是过滤掉序列中不符合函数条件的元素，

当序列中要删减的元素可以用某些函数描述时，就应该想起filter函数。

调用： filter（function，sequence），function可以是匿名函数或者自定义函数，

它会对后面的sequence序列的每个元素判定是否符合函数条件，返回TRUE或者FALSE，

从而只留下TRUE的元素；

sequence可以是列表、元组或者字符串

x = [1,2,3,4,5]
list(filter(lambda x:x%2==0,x))
# 找出偶数。python3.*之后filter函数返回的不再是列表而是迭代器，所以需要用list转换。
# 输出：
[2, 4]

 

reduce

功能： 对一个序列进行压缩运算，得到一个值。但是reduce在python2的时候是内置函数

到了python3移到了functools模块，所以使用之前需要 from functools import reduce

调用： reduce（function，iterable），其中function必须传入两个参数，iterable可以是列表或者元组

from functools import reduce
y = [2,3,4,5,6]
reduce(lambda x,y: x + y,y) # 直接返回一个值

其计算原理：
先计算头两个元素：f(2, 3)，结果为5；
再把结果和第3个元素计算：f(5, 4)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 5)，结果为14；
再把结果和第5个元素计算：f(14, 6)，结果为20；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果20。