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(function, iterable[, initializer]) function:代表函数 iterable:序列 initializer:...
其实lambda最常用的还是和map、reduce、filter这些高级函数结合使用,不过那个时候就把它当做一个函数,而且格式相对固定,具体使用就看高级函数的使用规则,较为简单,就不展开。 #我们原来的函数是这样的defsquare_z(x):returnxx#现在我们可以写成下面这样(冒号后面的一切都是对输入的操作,然后lambda x会返回结果):square...
一、zip它是Python的内建函数,(与序列有关的内建函数有:sorted()、reversed()、enumerate()、zip()),其中sorted()和zip()返回一个序列(列表)对象,reversed()、enumerate()返回一个迭代器(类似序列) >>> name=('jack','man','sony','pcky') >>> age=(2001,2003,2005,2000) >>> for a,n in zi...
注意:Python3中reduce移到了functools模块中,你可以用过from functools import reduce来使用它。 reduce同样是接收两个参数:func(函数)和seq(序列,如list),如下图: reduce最后返回的不是一个迭代器,它返回一个值。 reduce首先将序列中的前两个元素,传入func中,再将得到的结果和第三个元素一起传入func,…,这样一...
大家好,我又回来了,今天我想和大家分享的是Python非常重要的几个内置函数:map,filter,reduce, zip。 它们都是处理序列的便捷函数。这很大程度上归功于函数式编程的世界。我们可以利用它们把一些小函数应用于一个序列的所有元素。从而节省编写显式循环的时间。
map接受的也都是具有迭代的属性的参数 注意,当func为None的时候,map的功能就类似与zip了.说到底map也就是先集资(zip)再干事(func),func不存在的时候就剩集资(zip)了 Reduce - 二次投入 标准格式reduce(func, seq[, init]) 举个栗子: a = (i for i in range(3)) ...
1.map(func, *iterables) map接受两个参数,第一个是函数,第二个是可迭代对象。 代码语言:javascript 复制 test=[1,2,3,4.5]list(map(lambda x:x*2,test))# 此处自己定义函数也可以,不一定是匿名函数 返回: [1, 4, 9, 20.25] 2.filter(function or None, iterable) filter可以筛选数据,第一个functi...
内置函数主要有:filter、map、reduce、apply,结合匿名函数lambda、列表解析一起使用,功能更加强大。 如果对于大数据Hadoop和Spark感兴趣的话,最好学会这些内置函数的用法。因为Hadoop的分布式计算框架采用的是MapReduce模型,该模型的核心就是Map函数和Reduce函数。
六、filter、map、reduce、zip、enumerate 这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数,本文主要学习它们的用法。 6.1 filter filter 函数原型如下: filter(functionorNone,iterable)-->filterobject 1. 第一个参数是判断函数(返回结果需要是 True 或者 False),第二个为序列,该函数将对iterable序列依次执行function(item...
先使用 map函数,把数字字符串,转为整型的数字 iter1 = map(myfunc,'456')把数字列表中的值,使用lambda进行二次处理 iter2 = reduce(lambda x,y:x*10+y,iter1) print(iter2) filter(func,iterable)过滤数据,把 iterable 中的每个元素拿到 func 函数中进行处理,如果函数返回True则保留这个数据,返回False则丢...