首页 后端开发 Python教程 Python中的map、reduce和filter浅析

Python中的map、reduce和filter浅析

Jun 16, 2016 am 08:44 AM
filter map python reduce

1、先看看什么是 iterable 对象

以内置的max函数为例子,查看其doc:

复制代码 代码如下:

>>> print max.__doc__
max(iterable[, key=func]) -> value
max(a, b, c, ...[, key=func]) -> value

With a single iterable argument, return its largest item.
With two or more arguments, return the largest argument.


在max函数的第一种形式中,其第一个参数是一个 iterable 对象,既然这样,那么哪些是 iterable 对象呢?
复制代码 代码如下:

>>> max('abcx')
>>> 'x'
>>> max('1234')
>>> '4'
>>> max((1,2,3))
>>> 3
>>> max([1,2,4])
>>> 4
我们可以使用yield生成一个iterable 对象(也有其他的方式):
复制代码 代码如下:

def my_range(start,end):
    ''' '''
    while start         yield start
        start += 1
执行下面的代码:
复制代码 代码如下:

for num in my_range(1, 4):
    print num
print max(my_range(1, 4))
将输出:
复制代码 代码如下:

1
2
3
4
4


2、map

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#map中如此介绍map函数:

复制代码 代码如下:

map(function, iterable, ...)
Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. If one iterable is shorter than another it is assumed to be extended with None items. If function is None, the identity function is assumed; if there are multiple arguments, map() returns a list consisting of tuples containing the corresponding items from all iterables (a kind of transpose operation). The iterable arguments may be a sequence or any iterable object; the result is always a list.
map函数使用自定义的function处理iterable中的每一个元素,将所有的处理结果以list的形式返回。例如:
复制代码 代码如下:

def func(x):
    ''' '''
    return x*x

print map(func, [1,2,4,8])
print map(func, my_range(1, 4))


运行结果是:
复制代码 代码如下:

[1, 4, 16, 64]
[1, 4, 9, 16]
也可以通过列表推导来实现:
复制代码 代码如下:

print [x*x for x in [1,2,4,8]]

3、reduce

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#reduce中如下介绍reduce函数:

复制代码 代码如下:

reduce(function, iterable[, initializer])
Apply function of two arguments cumulatively to the items of iterable, from left to right, so as to reduce the iterable to a single value. For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates ((((1+2)+3)+4)+5). The left argument, x, is the accumulated value and the right argument, y, is the update value from the iterable. If the optional initializer is present, it is placed before the items of the iterable in the calculation, and serves as a default when the iterable is empty. If initializer is not given and iterable contains only one item, the first item is returned.
这个已经介绍的很明了,
复制代码 代码如下:
reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])
相当于计算
复制代码 代码如下:

((((1+2)+3)+4)+5)
而:
复制代码 代码如下:

reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5],6)
相当于计算
复制代码 代码如下:

(((((6+1)+2)+3)+4)+5)


4、filter

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#filter中如下介绍filter函数:

复制代码 代码如下:

filter(function, iterable)
Construct a list from those elements of iterable for which function returns true. iterable may be either a sequence, a container which supports iteration, or an iterator. If iterable is a string or a tuple, the result also has that type; otherwise it is always a list. If function is None, the identity function is assumed, that is, all elements of iterable that are false are removed.

Note that filter(function, iterable) is equivalent to [item for item in iterable if function(item)] if function is not None and [item for item in iterable if item] if function is None.


参数function(是函数)用于处理iterable中的每个元素,如果function处理某元素时候返回true,那么该元素将作为list的成员而返回。比如,过滤掉字符串中的字符a:
复制代码 代码如下:

def func(x):
    ''' '''
    return x != 'a'

print filter(func, 'awake')


运行结果是:
复制代码 代码如下:

wke
这也可以通过列表推导来实现:
复制代码 代码如下:

print ''.join([x for x in 'awake' if x != 'a'])
本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
威尔R.E.P.O.有交叉游戏吗?
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

PHP和Python:代码示例和比较 PHP和Python:代码示例和比较 Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

Python vs. JavaScript:社区,图书馆和资源 Python vs. JavaScript:社区,图书馆和资源 Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

CentOS上PyTorch的GPU支持情况如何 CentOS上PyTorch的GPU支持情况如何 Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

docker原理详解 docker原理详解 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

minio安装centos兼容性 minio安装centos兼容性 Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

MinIO对象存储:CentOS系统下的高性能部署MinIO是一款基于Go语言开发的高性能、分布式对象存储系统,与AmazonS3兼容。它支持多种客户端语言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文将简要介绍MinIO在CentOS系统上的安装和兼容性。CentOS版本兼容性MinIO已在多个CentOS版本上得到验证,包括但不限于:CentOS7.9:提供完整的安装指南,涵盖集群配置、环境准备、配置文件设置、磁盘分区以及MinI

CentOS上PyTorch的分布式训练如何操作 CentOS上PyTorch的分布式训练如何操作 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

在CentOS系统上进行PyTorch分布式训练,需要按照以下步骤操作:PyTorch安装:前提是CentOS系统已安装Python和pip。根据您的CUDA版本,从PyTorch官网获取合适的安装命令。对于仅需CPU的训练,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,请确保已安装对应版本的CUDA和cuDNN,并使用相应的PyTorch版本进行安装。分布式环境配置:分布式训练通常需要多台机器或单机多GPU。所

CentOS上PyTorch版本怎么选 CentOS上PyTorch版本怎么选 Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

在CentOS系统上安装PyTorch,需要仔细选择合适的版本,并考虑以下几个关键因素:一、系统环境兼容性:操作系统:建议使用CentOS7或更高版本。CUDA与cuDNN:PyTorch版本与CUDA版本密切相关。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1则需要CUDA11.3。cuDNN版本也必须与CUDA版本匹配。选择PyTorch版本前,务必确认已安装兼容的CUDA和cuDNN版本。Python版本:PyTorch官方支

vscode怎么在终端运行程序 vscode怎么在终端运行程序 Apr 15, 2025 pm 06:42 PM

在 VS Code 中,可以通过以下步骤在终端运行程序:准备代码和打开集成终端确保代码目录与终端工作目录一致根据编程语言选择运行命令(如 Python 的 python your_file_name.py)检查是否成功运行并解决错误利用调试器提升调试效率

See all articles