Python filter,map,lambda,reduce,列表解析

filter用法 filter(func,seq)

将seq的元素逐一代入func,通过func的返回值来判断是保留还是过滤

1 >>> def foo(x):
2     return x>3
3
4 >>> filter(foo,range(6))
5 [4, 5]

>>> filter(lambda x:x>3,range(6))
[4, 5]

6 #注意只需要写函数名,不带参数

map用法map(func/lambda,seq)

通过函数对队列中的每个元素进行操作,元素替换成返回值,注意是生成一个新的序列,原来的序列不会变化

>>> map(lambda x:x*2,range(6))
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
 #同样的,这里要么是lambda表达式,要不就是是个函数名
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> map(foo,a)
[False, False, False, True, True, True]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
#foo是判断x是否大于三,是返回True,否返回false对多个序列的操作

>>> map(lambda x,y:x+y,range(4),range(5))


Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#84>", line 1, in <module>
map(lambda x,y:x+y,range(4),range(5))
File "<pyshell#84>", line 1, in <lambda>
map(lambda x,y:x+y,range(4),range(5))
TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘NoneType‘ and ‘int‘
>>> map(lambda x,y:x+y,range(4),range(4))
[0, 2, 4, 6]

 

列表解析

[表达式/函数,for循环]

>>> [x**2 for x in range(6)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25]
>>> [a**2 for x in range(6)]
[1, 1, 1, 1, 1, 1]
>>> #可见当你写一个for循环中无关的变量时,它仅仅重复表达式的结果
>>> [foo(x) for x in range(6)]
[False, False, False, False, True, True]
#这里的函数要带括号,foo同上
>>> [lambda x:x**2 for x in range(6)]
[<function <lambda> at 0x01DE8870>, <function <lambda> at 0x01DE8830>, <function <lambda> at 0x01DE88F0>, <function <lambda> at 0x01DE8930>, <function <lambda> at 0x01DE8970>, <function <lambda> at 0x01DE89B0>]
>>> [(lambda x:x**2)(x) for x in range(6)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25]
#同样你需要把lambda看作是函数名,或者返回值
>>> [x**2 for x in range(6) if x**2>9]
[16, 25]
>>> [(x**2,y**3) for x in range(4) for y in range(3) if x>0 and y>0]
[(1, 1), (1, 8), (4, 1), (4, 8), (9, 1), (9, 8)]
>>> #将后面的for看成嵌套的,还有前面的表达式记得加括号

reduce 对sequence中的item顺序迭代调用function,如果有starting_value,还可以作为初始值调用

>>> reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101))
5050
>>> #reduce一定是接受一个二元函数,比如上面就是 (((1+2)+3)+4)+...
>>> reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101),100)
5150
#接受的初始值
时间: 2024-10-17 01:22:22

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Python【map、reduce、filter】内置函数使用说明

介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...)     map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, range(5))           [, , , , ]        >>>  add(n): n+>&

【python】filter,map和reduce函数介绍

filter(function, iterable)map(function, iterable)reduce(function, sequence) filter将 function依次作用于iterable的每个元素,如果返回值为true, 保留元素,否则从iterable里面删除.function必须返回是一个bool类型的函数.例如: def test(x): return (x > 3) filter(test, [1, 2, 3, 4, 5]) =====> [4, 5] map将

Python里的map、reduce、filter、lambda、列表推导式

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x): return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数 原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出,使用方法: def f2(x,y): return x+y reduce

Python一些特殊用法(map、reduce、filter、lambda、列表推导式等)

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x):     return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数 原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出, 使用方法: def f2(x,y):     return x

2、Python里面map、reduce、filter函数的使用

"""=================== map begin ============================ map 函数的用法:第一个参数是一个方法,第二个参数是一个可迭代类型的数据(列表,元祖,字典),可以理解为把第二个参数里面的 数据经过for循环,然后放到第一个方法里面执行,下面这个例子是把列表里面的整型数字都拿出来经过第一个参数(函数)的处理,变 成一个字符串类型的数字 # l = [1,2,3,4,5] # v = map(str,l) # prin

python的map和reduce函数

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

《转》python学习(12)-列表解析

一.列表解析 列表解析来自函数式编程语言(haskell),语法如下: [expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 第一种语法:首先迭代iterable里所有内容,每一次迭代,都把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表. 第二种语法:加入了判断语句,只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到i

Python中map和reduce函数

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

Python 迭代器、生成器和列表解析

迭代器 迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口. Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象.即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等.迭代器有以下特性: 提供了可扩展的迭代器接口. 对列表迭代带来了性能上的增强. 在字典迭代中性能提升. 创建真正的迭代接口, 而不是原来的随机对象访问. 与所有已经存在的用户定义的类以及扩展的模拟序列和映射的对象向后