Python内置高阶函数filter、map与reduce详解及用法示例
本文详细介绍Python中filter、map和reduce三个常用内置函数的用法。通过具体代码示例,演示如何利用filter筛选元素、map转换数据以及reduce进行累积计算,并解析lambda匿名函数的语法及其与高阶函数的结合应用,帮助开发者掌握Python数据处理的高效技巧。
本文介绍Python中几种常见且高效的内置函数及其使用方法,供读者参考学习。
1. filter(function, sequence)
该函数用于对序列sequence中的每个元素依次执行function函数(可自定义,返回值需为布尔值True或False),筛选出符合条件的元素,并将结果重组为与原序列类型一致的String、List或Tuple等对象。
示例
def func(x): return x%2==0 and x%3==0 filter(func,(3,6,8,12,15,21)) #(6, 12)
2. map(function, sequence)
该函数将序列sequence中的每个元素依次传入function函数(可自定义,返回值通常为数值)进行计算。无论输入序列sequence的类型如何,map函数最终都会返回一个List列表。
示例
def func(x): return x*2 map(func,(3,6,8,12,15,21)) #[6, 12, 16, 24, 30, 42]
当map函数接收多个sequence输入时,对应的function函数也必须具备相同数量的参数。
def func(x,y): return x+y seq1=[3,6,4,8] seq2=[6,4,3,7] map(func,seq1,seq2) #[9, 10, 7, 15]
注意:上述示例基于Python 2.7环境编写,在Python 3环境中需采用如下用法。
>>> map_obj = map(lambda x:x+1,[1,2,3,4]) >>> map_obj <map object at 0x0000014C511BD898> >>> list(map_obj) [2, 3, 4, 5]
3. reduce(function, sequence, starting_value)
该函数对序列sequence中的元素按顺序迭代调用function函数,常用于对List列表进行累加求和等操作:
def add(x,y): return x+y reduce(add,[3,6,4,8]) #21 #相当于运行‘3+6+4+8'=21
若提供starting_value参数,该值将作为初始值参与调用。
def subtract(x,y): return x-y reduce(subtract,[3,6,4],20) #7 #相当于'20-3-6-4'=7
4. lambda匿名函数
语法格式为lambda 参数1,参数2(,参数n..):表达式,该表达式返回一个函数对象。
示例
func=lambda x,y:x+y func(3,5) #8
将lambda函数与reduce函数结合使用的示例
reduce(lambda x,y:x+y,[3,6,4,8]) #21
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希望本文所述内容对大家学习Python程序设计有所帮助。
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