Python 列表映射后的平均值

本文引用的代码片段来源于30-seconds-of-python项目。

1、average_by函数

def average_by(lst, fn=lambda x: x):
  return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)

# EXAMPLES
average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n']) # 5.0

该函数的作用是对列表中的元素求取平均值。实现逻辑主要依赖于lambda表达式和map函数。具体而言，它通过lambda表达式结合map函数，从待处理的数据中提取出需要计算的数值迭代器，随后利用sum函数计算这些数值的总和，最后除以列表的长度得到平均值。

2、lambda表达式

形如lambda parameters: expression的语法用于创建匿名函数。在上述代码中，lambda表达式被用作函数average_by的参数定义，作为参数传递给fn。因此，在average_by函数的内部实现中，fn即代表这个在参数中定义的函数，从而发挥其功能。

函数average_by的默认参数中包含一个lambda表达式，该表达式直接返回其输入参数。在示例中，向average_by传入的匿名函数用于提取字典中键为n对应的值。

3、map函数

map函数是Python语言内置的高阶函数。其参数包括一个函数和一个可迭代对象，执行后返回一个迭代器。该迭代器会将传入的函数依次应用于可迭代对象中的每个元素。

4、其他类似函数

在30-seconds-of-python库中还存在一些与上述逻辑类似的代码片段。在理解了average_by函数的原理后，掌握这些函数将变得非常容易。

4.1 max_by函数

def max_by(lst, fn):
  return max(map(fn, lst))

# EXAMPLES
max_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda v : v['n']) # 8

4.2 min_by函数

def min_by(lst, fn):
  return min(map(fn, lst))

# EXAMPLES
min_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda v : v['n']) # 2

4.3 sum_by函数

def sum_by(lst, fn):
  return sum(map(fn, lst))

# EXAMPLES
sum_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda v : v['n']) # 20

至此，关于Python列表映射后计算平均值的介绍已完成。如需了解更多Python列表映射相关内容，建议搜索本站历史文章或继续浏览后续文章，感谢大家的支持！