map,reduce,filter
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了map,reduce,filter相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
map(function,Iterable) map将传入的函数一次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的 Iterator返回
names = [‘james‘,‘ooc‘,‘rose‘,‘green‘]
方式一:手动实现
new_names = []
for name in names:
new_names.append(‘steven ‘ + name)
print(new_names)
# [‘steven james‘, ‘steven ooc‘, ‘steven rose‘, ‘steven green‘]
方式二:列表生成
new_names = [‘steven ‘ + name for name in names]
print(new_names)
# [‘steven james‘, ‘steven ooc‘, ‘steven rose‘, ‘steven green‘]
方式三:map + 匿名函数
lam_name = map(lambda x:‘steven‘ + x , names)
print(lam_name)
print(list(lam_name))
# [‘steven james‘, ‘steven ooc‘, ‘steven rose‘, ‘steven green‘]
Reduce
reduce(function,sequence) reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算
方式一:手动实现
num = 0
for i in range(101):
num += i
print(num)
# 5050
方式二:列表生成式
print(sum([i for i in range(101)]))
# 5050
方式三:reduce + 匿名函数
在python3中 reduce要在functools中调用
from functools import reduce
print(reduce(lambda x,y:x+y,[i for i in range(101)],100))
# 5150 reduce
# 实际上 def reduce(function, sequence, initial=None) 有第三个参数# 初始值为none
print(reduce(lambda x,y:x+y,[i for i in range(101)]))
# 5050
print(reduce(lambda x,y:x+y,[‘h‘,‘e‘,‘l‘,‘l‘,‘o‘],‘-------‘))
# -------hello
Filter
filter()函数用于过滤序列。和map()类似,filter()也接受一个函数和一个序列。和map()不同的是,fileter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值true 还是false 决定保留还是丢弃该元素。
names = [‘steven james‘,‘ooc‘,‘steven rose‘,‘steven green‘]
方式一:手动实现
new_names = []
for name in names:
if name.startswith(‘steven‘):
new_names.append(name)
print(new_names)
# [‘steven james‘, ‘steven rose‘, ‘steven green‘]
方式二:列表生成式
new_names=[name for name in names if name.startswith(‘steven‘)]
# [‘steven james‘, ‘steven rose‘, ‘steven green‘]
方式三:filter + 匿名函数
lam = filter(lambda name:name.startswith(‘steven‘),names)
print(lam)
print(list(lam))
# <filter object at 0x1050d6550>
# [‘steven james‘, ‘steven rose‘, ‘steven green‘]
以上是关于map,reduce,filter的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章