python的reduce()函数

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。(也就是最后一次是返回值)

#reduce()函数
from functools import reduce
def f(x,y):
    return  x+y

print(reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9]))
# 先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;
# 再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;
# 再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;
# 再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;
# 由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。
# 类似于求和

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
#125
#因为起始是(100+1)开始进行计算
时间: 2024-10-17 15:04:33

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Python 之reduce()函数

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python中reduce()函数

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Python之reduce函数使用示例

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*- '''reduce:处理一个序列,然后把序列进行合并操作''' ###在python中没有reduce函数,所以需要导入它(去掉前面的注释符即可) #from functools import reduce def reduce_test(f,array,i = None): if i is None: tmp = array.pop(0) else: tmp = i for num in array: tm

python map(),reduce()函数的用法

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python有几个内置的函数很有意 思:map/filter/reduce,都是对一个集合进行处理,filter很容易理解用于过滤,map用于映射,reduce用于归并. 是python列表方法的三架马车. filter() 函数:filter 函数的功能相当于过滤器.调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素:返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列. >>>a=[1,2,3,4,5,6,7]>>>b=filter(lambda x:

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map函数 # -*- coding: cp936 -*- def myselfmap(f,*args):     def urgymap(f,args):         if args==[]:             return []         else:             return [f(args[0])]+urgymap(f,args[1:])     if list(args)[0]==[]:             #*args有多个参数被传递时返回tuple  

python之lambda,filter,map,reduce函数

g = lambda x:x+1 看一下执行的结果: g(1) >>>2 g(2) >>>3 当然,你也可以这样使用: lambda x:x+1(1) >>>2 可以这样认为,lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入口参数,x+1为函数体,用函数来表示为: def g(x): return x+1 非常容易理解,在这里lambda简化了函数定义的书写形式.是代码更为简洁,但是使用函数的定义方式更为直观,易理解. Python中,

Python 中的map函数,filter函数,reduce函数

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的作用是以参数序列中的每一个元素调