这篇文章给大家介绍如何分析python的map、reduce函数,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
小编讲的是Python的map、reduce两大函数。
这对兄弟是出现频率极高且相当实用的python函数,初学者会较难理解,看完本文你就能搞定它们喽!
map
map()方法会将 一个函数 映射到序列的每一个元素上,生成新序列,包含所有函数返回值。
也就是说序列里每一个元素都被当做x变量,放到一个函数f(x)里,其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列。
如何使用map函数?
map(function_to_apply, list_of_inputs)
function_to_apply:代表函数
list_of_inputs:代表输入序列
注意:python3中 map函数返回的是 迭代器
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。
比方说:
items = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表 squared = [] for i in items: squared.append(i**2)
map函数可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现:
items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, items))
上面使用了匿名函数,也可以自定义函数:
items = [1, 2, 3, 4, 5] def f(x): return x**2 squared = list(map(f, items))
02
reduce
reduce相比map稍复杂点
reduce的工作过程是 :在迭代序列的过程中,首先把 前两个元素(只能两个)传给 函数,函数加工后,然后把 得到的结果和第三个元素 作为两个参数传给函数参数, 函数加工后得到的结果又和第四个元素 作为两个参数传给函数参数,依次类推。
reduce函数怎么用?
reduce(function, iterable[, initializer])
function:代表函数
iterable:序列
initializer:初始值(可选)
与map不同,reduce不可以直接使用,需要用from functools import reduce导入
比如说我要求10的阶乘,就可以用reduce做:
# 导入reduce from functools import reduce # 定义函数 def f(x,y): return x*y # 定义序列,含1~10的元素 items = range(1,11) # 使用reduce方法 result = reduce(f,items) print(result)
关于如何分析python的map、reduce函数就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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