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一文读懂python的map、reduce函数

朱卫军 Python大数据分析 2021-08-09

这篇文章讲的是Python的map、reduce两大函数。

这对兄弟是出现频率极高相当实用的python函数,初学者会较难理解,看完本文你就能搞定它们喽!


01

map


map()方法会将 一个函数 映射序列的每一个元素上,生成新序列,包含所有函数返回值。


也就是说序列里每一个元素都被当做x变量,放到一个函数f(x)里,其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列。

如何使用map函数?

map(function_to_apply, list_of_inputs) 
  • function_to_apply:代表函数

  • list_of_inputs:代表输入序列


注意:python3中 map函数返回的是迭代器

大多数时候,我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数,并收集输出。

比方说:

items = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表squared = []for i in items: squared.append(i**2)


map函数可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现:

items = [1, 2, 3, 4, 5]squared = list(map(lambda x: x**2, items))

上面使用了匿名函数,也可以自定义函数:

items = [1, 2, 3, 4, 5]def f(x): return x**2squared = list(map(f, items))


02

reduce


reduce相比map稍复杂点

reduce的工作过程是 :在迭代序列的过程中,首先把 前两个元素(只能两个)传给 函数,函数加工后,然后把 得到的结果和第三个元素 作为两个参数传给函数参数, 函数加工后得到的结果又和第四个元素 作为两个参数传给函数参数,依次类推。 



reduce函数怎么用?

reduce(function, iterable[, initializer])
  • function:代表函数

  • iterable:序列

  • initializer:初始值(可选)

与map不同,reduce不可以直接使用,需要用from functools import reduce导入


比如说我要求10的阶乘,就可以用reduce做:

# 导入reducefrom functools import reduce # 定义函数def f(x,y): return x*y# 定义序列,含1~10的元素items = range(1,11)# 使用reduce方法result = reduce(f,items)print(result)


END

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