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。

>>> def Reduce(x,y):
...     return x*y
...
>>> list
[‘ab‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘ef‘, ‘gh‘]
>>> list1 = range(10)
>>> reduce(Reduce, list1)
0
>>> list1
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> # 有0存在,因此相乘的结果返回0

>>> list2 = range(1,11,1)
>>> list2
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> reduce(Reduce, list2)
3628800
>>> 
时间: 2024-10-08 09:04:40

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python中filter(),reduce()函数

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进阶一(函数式编程)【2-3 python中的reduce函数】

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python中filter,reduce,map的用法

filter的用法: 操作表list的内嵌函数'filter' 需要一个函数与一个list它用这个函数来决定哪个项应该被放入过滤结果队列中遍历list中的每一个值,输入到这个函数中如果这个函数返回True, 那么值就放到过滤结果队列中去如果这个函数返回 False,那么这个值就会被跳过 def pick_num(x): if x%3==0: return x r=[2,4,6,8,10] result=list(filter(pick_num,r)) reduce用法: 操作表list的内嵌函数

python的filter,reduce,map

1.filter filter(func,iter) 只能处理一个参数(iter),仅仅将满足func方法的数值过滤出来 如: a = [1,2,3,4,5] list(filter(lambda x:x>2,a)) 输出结果为: [3,4,5] map(func,iter1,iter2,..) 可以处理多个iter,实现通过func方法对iter1,iter2,..进行处理 2.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

python中filter, map, reduce, lambda

python 中内置的几个函数filter, map, reduce, lambda简单的例子. #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #filter(function, sequence): #对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回. #可以看作是过滤函数. tasks = [ { 'id': 1, 'title

python中的zip、map、reduce 、lambda函数的使用。

lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多. lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块.仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去. lambda表达式是起到一个函数速写的作用.允许在代码内嵌入一个函数的定义. 如下例子: 定义了一个lambda表达式,求三个数的和. 再看一个例子: 用lambda表达式求n的阶乘. ------------------------------ lambda表达式也可以用在def函数中. 看例子: 这里定义了一个action函数,返回了一个l

Python中的lambda、map、filter、reduce、zip

lambda lambda是匿名函数,也就是没有名字的函数.lambda的语法非常简单: 下面是一个lambda表达式的简单例子: 注意:我们可以把lambda表达式赋值给一个变量,然后通过这个变量来使用它. >>> my_sum = lambda x, y: x+y >>> my_sum(1, 2) 3 下图是定义lambda表达式和定义一个普通函数的对比: 注意: 使用lambda表达式并不能提高代码的运行效率,它只能让你的代码看起来简洁一些. map map()接

Python中map,filter,reduce的应用

事例1: l=[('main', 'router_115.236.xx.xx', [{'abc': 1}, {'dfg': 1}]), ('main', 'router_183.61.xx.xx', [{'abc': 0}, {'dfg': 1}]), ('main', 'router_52.11.xx.xx', [{'abc': 0}, {'dfg': 1}]), ('main', 'router_183.17.xx.xx', [{'abc': 1}, {'dfg': 1}]) ] 检查参数l

Python中的Map/Reduce

MapReduce是一种函数式编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组. 然而在python中,ma