Python の「map」関数はどのように機能するのか、またリスト内包表記とどのように比較するのか?
map 関数の謎を解く
Python では、map 関数は、指定された関数を指定された反復可能内の各要素に適用するための組み込みツールです。関数の出力のリストを返します。この関数は、2 つ以上のセットからの要素の可能なすべての順序ペアのセットであるデカルト積を作成する際に重要な役割を果たします。
次の例を考えてみましょう:
content = map(tuple, array)
ここ、map 関数は 2 つのパラメータを取ります:
- 配列の各要素を変換する関数 (この場合はタプル) tuple.
- 一連の要素を含む反復可能 (配列)。
このマップ操作の出力は、各要素が 内の対応する要素のタプル バージョンであるリストです。元の配列。
マップ関数にタプルを含めると、次の出力に影響します。方法:
- 関数がタプルの場合、各要素はタプルに変換されます。
- タプルが反復可能として使用される場合、(a, b, c).
- タプルが関数と反復可能オブジェクトの両方として使用される場合、次のような処理が実行されます。 "transpose" 操作。すべての反復可能オブジェクトから対応する要素を含むタプルのリストを生成します。
map 関数がなければ、配列は文字のフラット リストであるため、出力は単に文字列 "abc" になります。ただし、map 関数により、各文字は 1 要素のタプルに変換され、出力は ["a", "b", "c"] となります。
map の機能を完全に理解するには、Python で人気のある代替手段であるリスト内包表記と比較すると役立つ場合があります。
map(f, iterable) is equivalent to [f(x) for x in iterable]
リスト内包表記は一般に、より Python 的であり、汎用性が高く、特にデカルト積の作成に適しています:
[(a, b) for a in iterable_a for b in iterable_b]
この構文は、iterable_a と iterable_b の要素間のすべての可能なペアのリストを生成します。わかりやすくするために、これをさらに等価なネストされたループ構造に分解することができます:
result = [] for a in iterable_a: for b in iterable_b: result.append((a, b))
以上がPython の「map」関数はどのように機能するのか、またリスト内包表記とどのように比較するのか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

UvicornはどのようにしてHTTPリクエストを継続的に聞きますか? Uvicornは、ASGIに基づく軽量のWebサーバーです。そのコア機能の1つは、HTTPリクエストを聞いて続行することです...

Investing.comの反クラウリング戦略を理解する多くの人々は、Investing.com(https://cn.investing.com/news/latest-news)からのニュースデータをクロールしようとします。
