Python中map、filter和reduce的函数怎么用

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

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