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

reduce()函数 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:

作者:Panda Fang 出处:http://www.cnblogs.com/lonkiss/p/understanding-python-reduce-function.html 原创文章,转载请注明作者和出处,未经允许不可用于商业营利活动 reduce() 函数在 python 2 是内置函数, 从python 3 开始移到了 functools 模块. 官方文档是这样介绍的 reduce(...) reduce(function, sequence[, initial]) -> valu

from functools import reduse    从模块中导入 reduce函数: 处理一个序列,然后把序列进行合并操作 #**** 问题:求1+2+3+100的和是多少? # 一,原始方法: num_1 = [1,2,3,100] res = 0 for i in num_1: res += i print('结果:',res) 结果: 106 ## 二,固定写死方法: num_1 = [1,2,3,100] def test(array): res = 0 for i in a

1. map函数func作用于给定序列的每个元素,并用一个列表来提供返回值. map函数python实现代码: def map(func,seq): mapped_seq = []        for eachItem in seq: mapped_seq.append(func(eachItem))        return mapped_seq #-*-coding:utf--*- def add(x,y): return x+y print map(add, range(),range

Python中的map()函数和reduce()函数的用法 这篇文章主要介绍了Python中的map()函数和reduce()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下   Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个

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:

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

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,

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

# -*- 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))

写在之前 今天给大家介绍几个比较特殊的函数,他们具有函数式编程的特点,有人将它们视为 Python 可进行 「函数式编程」 的见证,至于什么是函数式编程,不是本篇文章的重点,感兴趣的可以去了解一下.老读者可能都知道,我非常推崇 Python 的简洁优雅,而今天的这几个函数,有了它们,最大的好处就是可以让程序更简洁,当然,没有它们程序也可以用其它方式实现. lambda 函数 lambda 是一个可以只用一行就能解决问题的函数,让我们先看下面的例子: >>> def add(x): ...

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,

一.作用域 return 可以返回任意值例子 def test1(): print("test1") def test(): print("test") return test1 res = test() print(res) 输出结果 test <function test1 at 0x021F5C90> 分析:这里print(res)输出的是test1函数在内存中的地址,return也是可以返回的,加上括号就可以运行函数了 例子2 name = &q

map函数 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,

一.map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数 有两个参数,第一个是接收一个函数 f(匿名函数或者自定义函数都OK啦):第二个参数是一个 可迭代对象 功能是通过把函数 f 依次作用在 第二个参数 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回.(新的 list 元素的个数与位置与旧的 list 一致) 实质就是内部 for 循环,遍历迭代对象的每一个元素 例如,我们现在有一个需求,对于一个 list num_1 = [1, 2, 3, 4] 如果希望把list的每个元素都作平方,就

  自学python,很多地方都需要恶补.       三个函数比较类似,都是应用于序列的内置函数.常见的序列包括list.tuple.str.   1.map函数 map函数会根据提供的函数对指定序列做映射. map函数的定义: map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 通过定义可以看到,这个函数的第一个参数是一个函数,剩下的参数是一个或多个序列,返回值是一个集合. function可以理解为是一个一对一或多对一函数,map的作用是以参数

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:

Python之路Python作用域.匿名函数.函数式编程.map函数.filter函数.reduce函数 一.作用域 return 可以返回任意值例子 def test1(): print("test1") def test(): print("test") return test1 res = test() print(res) 输出结果 test <function test1 at 0x021F5C90> 分析:这里print(res)输出的是te

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

MapReduce:面向大型集群的简化数据处理引文 map()函数 Python中的map()函数接收两个参数,一个是调用函数对象(python中处处皆对象,函数未实例前也可以当对象一样调用),另一个是调用函数所需要的参数,返回值是迭代计算出的结果所组成的列表. def func(x): return x*x r=map(func,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) l=list(r) print(l) 显示结果: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] red