关于数组的map、reduce、filter

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python--函数式编程 (高阶函数(map , reduce ,filter,sorted)，匿名函数(lambda))

1.1函数式编程面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri…

[python基础知识]python内置函数map/reduce/filter

python内置函数map/reduce/filter 这三个函数用的顺手了,很cool. filter()函数:filter函数相当于过滤,调用一个bool_func(只返回bool类型数据的方法)来迭代遍历每个序列中的元素. 返回bool_func结果为true的元素的序列(注意弄清楚序列是什么意思)http://blog.csdn.net/bolike/article/details/19997465序列参考</a> 如果filter参数值为None,list参数中所有为假的元素都将被…

Python学习：函数式编程（lambda, map() ,reduce() ,filter()）

1. lambda: Python 支持用lambda对简单的功能定义“行内函数” 2.map() : 3.reduce() : 4.filter() : map() ,reduce() , filter()循环速度比Python内置的for , while 循环要快的多,所以在可以使用这些函数的时间尽量不去使用列表解析:…

map/reduce/filter/lambda

Python内建了map()/reduce()/filter()函数. 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. reduce()把一个函数作用在一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) filter()函数用于过滤序列,接收…

python 函数式编程之lambda( ), map( ), reduce( ), filter( )

lambda( ), map( ), reduce( ), filter( ) 1. lambda( )主要用于“行内函数”: f = lambda x : x + 2 #定义函数f(x)=x+2 g = lambda x,y: x+y #定义函数f(x,y)=x+y 2. 列表解析:可以简化代码 a = [1,2,3] b =[] for i in a: b.append(i+2) #使用列表解析完成上述功能: a = [1,2,3] b = [i+2 for i in a] 3. map(…

Python map/reduce/filter/sorted函数以及匿名函数

1. map() 函数的功能: map(f, [x1,x2,x3]) = [f(x1), f(x2), f(x3)] def f(x): return x*x a = map(f, [1, 2, 3, 4, 5]) b = map(f, (6, 7, 8, 9)) print a print b # [1, 4, 9, 16, 25] # [36, 49, 64, 81] # a = map(f, 1,2,3,4,5,6,7) # print a # Traceback (most recent…