Python2 与 Python3 的 map 函数

Posted 2023-05-13

参考技术A Python2 的 map 函数将函数 func 应用到一个序列的每个元素，或者多个序列的相同索引位置对应的元素，最终返回一个 list。
Python3 的 map 函数与 Python2 功能一致，最后返回的是一个 map 对象。可以通过 list() 函数将 map 对象转为一个 list 列表。

Python中的map与reduce函数简介

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元素得到结果后，把这个结果继续与下一个元素作用（累积计算），

最终结果是所有的元素相互作用的结果。（请看下面的栗子）

举个栗子：

map()函数：

# 传入一个参数 
def one_p(x): 
    return x * x 
print ‘map1.1:‘, map(one_p, range(1, 5))  
#结果：map1.1: [1, 4, 9, 16] 
print ‘map1.2:‘, map(one_p, [1, 2, 3, 4, 5, 6]) 
#结果：map1.2: [1, 4, 9, 16, 25, 36] 
   
# 传入多个参数 
a = [1, 2, 3, 4, 5] 
b = [1, 1, 6, 2, 3] 
c = [1, 2, 3, 4, 5] 
s = map(lambda (x, y, z): x * y * z, zip(a, b, c)) 
print ‘map2:‘, s 
#结果：map2: [1, 4, 54, 32, 75]

　　

第二个例子是111，212，363，424，535然后组成的列表

reduce()函数：

r1 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6, 2))  # 运算过程：(((2*2)*6)*2) 
r2 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6), 2)  # 运算过程：(((2*2)*6)*2)
   
print ‘r1:‘, r1  # 结果：r1: 48 
print ‘r2:‘, r2  # 结果：r2: 48