Python中的高阶函数filter、map、reduce

系统 163 0

1.filter()函数

filter()  函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用  list()  来转换。

该函数接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter(function, iterable)

function -- 判断函数。

iterable -- 可迭代对象。

返回一个可迭代的的对象。

比如:

判断一个列表字符串中,是否包含数字,然后取出数字。

s=['12jk','29','322','gfhkd','283','90']
def list1(n):
if n.isdigit():
return n
h=filter(list1,s)
print(list(h))

结果:['29', '322', '283', '90']

2.map()函数

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。

比如:

将某个列表数字中,每个数字都进行加1,然后输出新的列表。

s=[2,4,6,8,10]
def square(n):
return n+1
h=map(square,s)
z=list(h)
print(z)

3.reduce()函数

reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,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。

比如:编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:

def f(x, y):
return x + y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:

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。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。

reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125,因为第一轮计算是:

计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101。

任务
Python内置了求和函数sum(),但没有求积的函数,请利用recude()来求积:

输入:[2, 4, 5, 7, 12]
输出:2*4*5*7*12的结果


def prod(x, y):
return x*y

print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

PS:以上内容和实例,摘自网上,如有雷同,请联系我删除。


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