http://blog.csdn.net/yongh701/article/details/50283689 在Python的numpy中,对类似array=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]];的二维数组的转置,就一句话array.T.其实不使用numpy,单纯使用Python,代码也不长,同样也是一行.不过在此之前,先说明Python中map函数与zip(*)的使用. 一.map函数 首先Python中的map函数是很简单的.意为将第二个参数(一般是数组)中的每一个项,处理为第

# -*- 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))

python map 常见用法2017年02月01日 19:32:41 淇怪君 阅读数:548版权声明:欢迎转载,转载请注明出处 https://blog.csdn.net/Tifficial/article/details/54810083 list 合并12345678 >>> list1 = [11,22,33]>>> map(None,list1)[11, 22, 33]>>> list1 = [11,22,33]>>> li

截至到目前为止,其实我们已经接触了不少的python内置函数,而map函数也是其中之一,map函数是根据指定函数对指定序列做映射,在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一. 一.语法定义 ''' function:函数名 iterable:一个序列或者多个序列,实际上这就是function对应的实参 ''' map(function, iterable, ...)     参数:     function:函数名     iterable:一个序列或者多个序列,实际上这就是fun

map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回. 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: 因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算: def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4,

参考python built-on function: http://docs.python.org/2.7/library/functions.html?highlight=map%20reduce map(function, iterable, ...) Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, 

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 ... >>

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

python中的map函数应用于每一个可迭代的项,返回的是一个结果list.如果有其他的可迭代参数传进来,map函数则会把每一个参数都以相应的处理函数进行迭代处理.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. 示例一:  有一个list, L = [1,2,3,4,5,6,7,8],我们要将f(x)=x^2作用于这个list上,那么我们可以使用map函数处理. >>> L = [1,2,3,4,] >

Map是一个酷酷的小东西,也是在Python代码轻松引入并行的关键.对此不熟悉的人会认为map是从函数式语言(如Lisp)借鉴来的东西.map是一个函数 - 将另一个函数映射到一个序列上.例如: urls = ['http://www.yahoo.com', 'http://www.reddit.com'] results = map(urllib2.urlopen, urls) 这段代码在传入序列的每个元素上应用方法urlopen,并将所有结果存入一个列表中.大致与下面这段代码的逻辑相当: r

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

map(function, iterable, ...) map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是可迭代的对象,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. 基本等价于 [f(x) for x in interable] >>> map(lambda x:x*2,xrange(4)) [0, 2, 4, 6] >>> [x*2 for x in xrange(4)] [0, 2, 4, 6]>>> l=["

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

所属网站分类: python基础 > 函数 作者:慧雅 原文链接: http://www.pythonheidong.com/blog/article/21/ 来源:python黑洞网 www.pythonheidong.com 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

描述 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. 语法 map() 函数语法: 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. 实例 以下实例展示了 map() 的使用方法: >>> &

map是一个高阶用法,字面意义是映射,它的作用就是把一个数据结构映射成另外一种数据结构. map用法比较绕,最好是对基础数据结构很熟悉了再使用,比如列表,字典,序列化这些. map的基本语法如下: map(function_object, iterable1, iterable2, ...) map函数需要一个函数对象和任意数量的iterables,如list,dictionary等.它为序列中的每个元素执行function_object,并返回由函数对象修改的元素组成的列表.示例如下: def

map的用法 ——.我们来分析map在python的源码 class map(object): """ map(func, *iterables) --> map object Make an iterator that computes the function using arguments from 利用来自可迭代的每个参数,来计算迭代的函数,当短的可迭代的参数耗尽,程序停止 each of the iterables. Stops when the shorte

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

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

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()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)=x%2,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 #使用lambda >>> print map(lambda x: x % 2, range(7)) [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] #使用列表解析 >>> print [x