Python Map, Filter and Reduce
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Map, Filter and Reduce
这三个功能有助于编程的提升。我们将逐一讨论它们并了解它们的用例。
Map
Map将函数应用于input_list中的所有项
map(function_to_apply, list_of_inputs)
大多数情况下,我们希望将所有列表元素逐个传递给函数,然后收集输出结果。例如:
items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = [] for i in items: squared.append(i**2)
Map允许我们以更简单,更好的方式实现这一点
items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, items))
我们甚至可以拥有一系列功能,而不是输入列表!
def multiply(x): return (x*x) def add(x): return (x+x) funcs = [multiply, add] for i in range(5): value = list(map(lambda x: x(i), funcs)) print(value) # Output: # [0, 0] # [1, 2] # [4, 4] # [9, 6] # [16, 8]
Filter
顾名思义,filter创建一个函数返回true的元素列表。这是一个简短的例子:
number_list = range(-5, 5) less_than_zero = list(filter(lambda x: x < 0, number_list)) print(less_than_zero) # Output: [-5, -4, -3, -2, -1]
过滤器类似于for循环,但它是内置函数,速度更快。
注意:如果map和filter看起来不厉害,那么您可以阅读有关list/dict/tuple部分的内容。
reduce
Reduce是一个非常有用的函数,用于在列表上执行某些计算并返回结果。它将滚动计算应用于列表中的连续值对。例如,如果要计算整数列表的乘积。
因此,在python中执行此任务的正常方法是使用基本for循环:
product = 1 list = [1, 2, 3, 4] for num in list: product = product * num # product = 24
现在让我们尝试使用reduce:
from functools import reduce product = reduce((lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4]) # Output: 24
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