python的map与reduce与filter
map(f, Itera) # 对每一个元素都使用f(x)
>>> sq = lambda x:x**2
>>> l = map(sq,[-1,0,1,2,-3])
>>> list(l)
[1, 0, 1, 4, 9]
当然也可以传入两个参数的:
>>> add = lambda x, y: x + y
>>> l = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
>>> list(l)
[3, 7, 11, 15, 19]
reduce(f, Itera) # 对前一个x1,x2把结果f(x1,x2)继续和序列的下一个元素x3做累积计算f(f(x1,x2),x3)
函数f必须有两个参数x,y
>>> from functools import reduce
>>> def add(x,y): #定义一个相加函数
return x+y >>> reduce(add,[1,2,3,4,6])
16
add(x,y)是我们定义的一个函数,将add函数和[1,2,3,4,6]列表传入reduce函数,就相当于1+2+3+4+6 =16。即把结果继续和序列的下一个元素做累加。
即reduce的作用是:把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
filter(f, Itera) # 根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的iterator
>>> is_odd = lambda x:x%2==1
>>> list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]))
[1, 7, 9, 17]
另外,map对象只能保持一次:被使用一次后其内容被清除
>>> numbers = 2,4,8.1
>>> numbers = map(lambda x:isinstance(x,(int,)),numbers)
>>> reduce(lambda x,y: x and y, numbers) # 使用numbers
False
>>> numbers
<map object at 0x000002A9753F7C50>
>>> list(numbers) # 内容被清除了
[] >>> numbers = 2,4,8.1
>>> numbers = map(lambda x:isinstance(x,(int,)),numbers)
>>> list(numbers) # 使用numbers
[True, True, False]
>>> list(numbers) # 内容被清除了
[] # 最好以列表保存
>>> numbers = 2,4,8.1
>>> numbers = list(map(lambda x:isinstance(x,(int,)),numbers))
>>> numbers
[True, True, False]
>>> reduce(lambda x,y: x and y, numbers)
False
# 当然元组以保存也行
>>> numbers = 2,4,8.1
>>> numbers = tuple(map(lambda x:isinstance(x,(int,)),numbers))
>>> numbers
(True, True, False)
>>> reduce(lambda x,y: x and y, numbers)
False
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