map() reduce() filter() sorted()

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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() sorted()相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

#把变量指向函数
#变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数
# map()
#map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。
def add(x,y,f): #把函数作为参数传入
return f(x) + f(y)

a = add(-1,2,abs)
print a

b = map(str,[1,2,3,4,5])
print b

#reduce()
#reduce(f,[x1,x2,x3,x4])=f(f(f(x1,x2),x3),x4)
#reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
def add1(x,y):
return x + y

c = reduce(add1,[1,3,5,7,9]) #必须接受两个参数
print c

#filter
#filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。正确保留,错误丢弃
def is_odd(n):
return n % 2 == 1

d = filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print d

def is_prime(n):
if n == 1:
return True
for i in range(2,n):
if n % i == 0:
return True
return False

e = filter(is_prime,[x for x in range(1,100)])
print e

#排序算法
‘‘‘
排序的核心是比较两个元素的大小
通常规定,对于两个元素x和y,如果认为x < y,则返回-1,如果认为x == y,则返回0,如果认为x > y,则返回1
sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个比较函数来实现自定义的排序。比如,如果要倒序排序,我们就可以自定义一个reversed_cmp函数:
def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
    return 1
  return 0
传入自定义的比较函数reversed_cmp,就可以实现倒序排序:
>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
‘‘‘
f = sorted([24,546,21,87])
print f

‘‘‘默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于‘Z‘ < ‘a‘,结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面‘‘‘

g = sorted([‘DF‘,‘cd‘,‘Sx‘,‘eF‘])
print g

以上是关于map() reduce() filter() sorted()的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python高阶函数_map/reduce/filter函数

Python内置函数filter, map, reduce

Python 之内置函数:filter、map、reduce、zip、enumerate

Swift map filter reduce 使用指南

Python reduce / map / filter 函数区别

Python基础-map/reduce/filter