Map()和reduce()函数 map() 会根据提供的函数对指定序列做映射. 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表. map(function, iterable, ...) 参数: function -- 函数 iterable -- 一个或多个序列 返回值: Python 2.x 返回列表. Python 3.x 返回迭代器 在Python 3里,reduce() 函数已经被从全局名字空间里…

# -*- coding:utf-8 -*- #定义一个自己的map函数list_list = [1,2,4,8,16] def my_map(func,iterable): my_list = [] for ab in iterable: x = func(ab) my_list.append(x) return my_list def add1(x): return x +1############################ print(my_map(add1,list_list))…

map() 看一下我的终端咋说: map()的函数用法: map(function, iterable, ...) 看一下具体例子: 注意的是一定要强制转化一下才能输出 也可以写匿名函数: (markdown版 reduce():…

感觉廖雪峰的官网http://www.liaoxuefeng.com/里面的教程不错,所以学习一下,把需要复习的摘抄一下. 以下内容主要为了自己复习用,详细内容请登录廖雪峰的官网查看. Python内建了map()和reduce()函数. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3,…

看到一篇博文写lambda和reduce函数.笔者小痒了一下,用Python实现一下: #! /usr/bin/env python # -*-coding:utf-8-*- import time import math def test_reduce(): start_time = time.clock() print reduce[A1] (lambdax,y:x*y[A2] ,range(1,long(input('plz input a num(>0):')+1))[A3] ) pri…

在一般将Python的reduce函数的例子中,通常都是拿列表求和来作为例子.那么,是否还有其他例子呢?   本次分享将讲述如何利用Python中的reduce函数对序列求最值以及排序.   我们用reduce函数对序列求最值的想法建立在冒泡排序的算法上.先上例子? from functools import reduce from random import randint A = [randint(1, 100) for _ in range(10)] print('The origin l…

reduce函数:在Python 3里,reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在fucntools模块里 用的话要 先引入:>>> from functools import reduce >>> print(l1)[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> reduce( f4, l1 )21 from functools import reduce def add(x,y): return x + y print (r…

这篇讲下python中map.filter.reduce三个内置函数的使用方式,以及优化方法. map()函数 map()函数会根据提供的函数对指定序列做映射. 语法: map(function,iterable, ...) 参数: function -- 函数 iterable -- 一个或多个可迭代对象 返回值: python2返回列表,python3返回迭代器 示例: >>>def square(x) : # 计算平方数 ... return x ** 2 ... >>…

Python中map()函数浅析 函数式编程: 更好的描述问题 map函数 怎么理解当传入多个参数list时,map如何运作:    abc函数第一次传入的数据时 (11,44,77),然后(22,55,88),然后(33,66,99) reduce函数 reduce == '化简‘’ reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3) func必须接受两个参数…

map函数时python的高级内置函数 语法为:map(function, iterable, ...) 参数:function -- 函数iterable -- 一个或多个序列 将function作用于iterable序列中的每一个元素,并将调用的结果返回 主要是为了并行运算,非常高效 1. 一个输入参数,输入为列表 # 1. 一个参数 def map_func(x): res = x**2 return res a1 = map(map_func, [1,2,3]) #直接返回的是objec…

一 迭代器 能被next进行调用,并且不断返回下一个值的对象 特征:迭代器会生成惰性序列,它通过计算把值依次的返回,一边循环一边计算而不是一次性得到所有数据 优点:需要数据的时候,一次取一个,可以大大节省内存空间.而不是一股脑的把所有数据放进内存. 可以遍历无限量的数据 next调用迭代器时,方向是单向不可逆的. 1.1 可迭代性对象 __iter__ 如果这个数据类型含有__iter__ 方法 我们就说他是可迭代对象 dir 获取当前数据内置的方法和属性. setvar = {1,2,"abc…

①从参数方面来讲: map()函数: map()包含两个参数,第一个是参数是一个函数,第二个是序列(列表或元组).其中,函数(即map的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数. reduce()函数: reduce() 第一个参数是函数,第二个是 序列(列表或元组).但是,其函数必须接收两个参数. ②从对传进去的数值作用来讲: map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次:(请看下面的栗子) reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结…

①从参数方面来讲: map()函数: map()包含两个参数,第一个是参数是一个函数,第二个是序列(列表或元组).其中,函数(即map的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数. reduce()函数: reduce() 第一个参数是函数,第二个是 序列(列表或元组).但是,其函数必须接收两个参数. ②从对传进去的数值作用来讲: map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次:(请看下面的栗子) reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结…

map函数: 接受一个函数 f 和一个 list .格式:map( f , L),对L中的每个元素,进行f(x)的一个操作. 例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数: def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 此时,结果就为:[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81] reduce函数: 接受…

①从参数方面来讲: map()函数: map()包含两个参数,第一个是参数是一个函数,第二个是序列(列表或元组).其中,函数(即map的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数. reduce()函数: reduce() 第一个参数是函数,第二个是 序列(列表或元组).但是,其函数必须接收两个参数. ②从对传进去的数值作用来讲: map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次:(请看下面的栗子) reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结…

简介三函数: 高阶函数:一个函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数. filter.map.reduce三个函数都是高阶函数,且语法都一致:filter/map/reduce(func,seq),第一个参数为函数,第二个参数为可迭代对象. 下面分别介绍三个函数的功能: •filterfilter(func,seq)为过滤函数,此函数的执行原理为将func作用于seq中的每一个元素,返回符合func筛选条件的元素的集合. 所以filter函数常常用于序列的过滤,并未对元素进行运算亦…

reduce()函数在库functools里,如果要使用它,要从这个库里导入.reduce函数与map函数有不一样地方,map操作是并行操作,reduce函数是把多个参数合并的操作,也就是从多个条件简化的结果,在计算机的算法里,大多数情况下,就是为了简单化.比如识别图像是否是一只猫,那么就是从众多的像素里提炼出来一个判断:是或否.可能是几百万个像素,就只出来一个结果.在GOOGLE大规模集群里,就是利用这个思想,把前面并行处理的操作叫做map,并行处理之后的结果,就需要简化,归类,把这个简化和归…

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数.reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值. 例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和: def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算: 先计算头两个元素:f…

lt=range(5,10) lw=range(8,13) def mul(a,b): return a*b def mul_list(param1,param2): return_list=[] for i in range(len(lt)): return_list.append(mul(lt[i],lw[i])) print return_list return return_list m=mul_list(lt,lw) map函数 定义一个函数,遍历一个或者多个序列,对其用函数进行处理…

filter()函数 是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 和一个list,这个函数的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()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新list. 例如:要从一个list [1,3,4,5,6,7,9,10]中删除偶数,保留奇数,编写一个判断奇数的函数: def is_odd(x): return x%2==1 a=list(filter(is_odd,[1,3,4,…

python中的reduce   python中的reduce内建函数是一个二元操作函数,他用来将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给reduce中的函数 func()(必须是一个二元操作函数)先对集合中的第1,2个数据进行操作,得到的结果再与第三个数据用func()函数运算,最后得到一个结果.如: def myadd(x,y): return x+y sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7)) print(sum) #结果就是输出1+2+3+4+…

map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下: def f(x): return x*x map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9] result: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] reduce把一个函数作用在一…

#-*- coding:UTF-8 -*- #map()函数接受两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回 def f(x): return x*x result=map(f,[1,2,3,4,5]) print result # ==>> [1, 4, 9, 16, 25] #map()作为高阶函数,它把运算规则抽象了,我们还可以计算任意复杂的函数,比如把list所有的数字转为字符串: print map(str,[1,2,3,…

map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 栗子如下↓ 图片来自于网上 def f(x,a): return x+x,a+a r = map(f,[,,,],[,,,]) for i in r: print(i) #打印 [(, )] [(, )] [(, )] [(, )] 与2.x的版本打印结果不同,本质却是一样的,理解其一就可以…

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射. 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表. map(function, iterable, ...) 其中 function -- 函数,有两个参数 iterable -- 一个或多个序列   >>>def square(x) : # 计算平方数... return x ** 2...   >>> map(square, [1,2…

今天在测试mapreduce的程序时,就是简单的去重,对照课本上的程序和自己的程序,唯一不同的就是“org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context”,我写的程序如下: package com.pro.bq; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.…

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例子1. python中实现hashable def __hash__(self): hashes = map(hash, self.components) return functools.reduce(operator.xor, hashes) map函数是惰性的,和生成器表达式一样,创建一个生成器,按需产出结果,节省内存 def __hash__(self): #生成器表达式 hashes = (hash(x) for x in self._components) return funct…

可以先google一篇论文:MapReduce: SImplified Data Processing on Large Clusters 1. map map()函数接收2个参数:一个是函数,一个是可迭代对象iterable.map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的iterator返回. 由于iterator是惰性的,因此使用map时通常都在最后通过list()函数把整个序列计算出来并返回一个list. 如: r = map(f, [1,2,3]) list(r) 2. r…

map map(func, list) 把list中的数字,一个一个运用到func中,常和lambda一起用. nums = [1, 2, 3, 4, 5] [*map(lambda x: x**2, nums)] 输出: [1, 4, 9, 16, 25] 这里有个比较骚的用法 func_list = [ func1, func2, func3, func4] #func1...是事先定义好的函数 for i in range(1,10): v=map(lambda x: x(i), func…