一、map函數

描述：接收兩個參數，一個是函數，一個是序列，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素。如果傳入了多個iterable參數，function 必須接受相同個數的實參并被應用于從所有可迭代對象中并行獲取的項。

語法：map(function, iterable, ...)

• function：函數

• iterable：一個或多個序列

#內置函數list(map(abs,[-1,3,-5,8])) [1, 3, 5, 8]list(map(lambda x: x.center(3,'#'),['馬云','馬化騰','李彥宏']))['#馬云', '馬化騰', '李彥宏'] #自定義函數，計算3次方 def square(x) : return x ** 3 list(map(square, [1,2,3,4,5])) [1, 8, 27, 64, 125] # 使用 lambda 匿名函數 list(map(lambda x: x ** 3, [1, 2, 3, 4, 5])) [1, 8, 27, 64, 125] # 提供了兩個列表，對相同位置的列表數據進行相加 list(map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])) [3, 7, 11, 15, 19]list(map(lambda x: x%2==1, [1,3,2,4,1])) [True,?True,?False,?False,?True]

二、reduce函數

描述：reduce方法，顧名思義就是減少，假設你有一個由數字組成的可迭代對象，并希望將其縮減為單個值。把一個函數作用在一個序列上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算reduce(f,[x1,x2,x3,x4,x5]) = f(f(f(x1,x2),x3),x4)

語法：reduce(function,sequence[,initial]=>value)

• function：函數

• iterable：一個或多個序列

from functools import reduce nums = [6,9,4,2,4,10,5,9,6,9] print(nums) [6, 9, 4, 2, 4, 10, 5, 9, 6, 9] print(sum(nums)) 64 print(reduce(lambda val,x: val+x,nums)) 64 # 累計減法 reduce(lambda x,y:x-y,[1,2,3,4]) -8 #累計乘法 def multi(x,y):return x*y reduce(multi,[1,2,3,4]) 24reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4]) 24

三、filter函數

描述：filter()?函數用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。

該接收兩個參數，第一個為函數，第二個為序列，序列的每個元素作為參數傳遞給函數進行判斷，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新列表中。

過濾器，構造一個序列，等價于：[ item for item in iterables if function(item)]

在函數中設定過濾條件，逐一循環迭代器中的元素，將返回值為True時的元素留下，形成一個filter類型數據。

語法：filter(function, iterable)

• function：判斷函數。

• iterable ：可迭代對象。

fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13]) fil <filter at 0x28b693b28c8> # 可迭代對象，不能直接查看list(fil) [11, 45, 13]def isodd(num):if num % 2 == 0:return Trueelse:return?False list(filter(isodd,range(1,13))) [2, 4, 6, 8, 10, 12]

四、sorted函數

描述：sorted()?函數對所有可迭代的對象進行排序操作。

語法：sorted(iterable, ?key=None, reverse=False)

• iterable:可迭代對象。

• key:主要是用來進行比較的元素，只有一個參數，具體的函數的參數就是取自于可迭代對象中，指定可迭代對象中的一個元素來進行排序。

• reverse :排序規則，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默認）。

sort 與 sorted 區別：

sort 是應用在 list 上的方法，sorted 可以對所有可迭代的對象進行排序操作；list 的 sort 方法返回的是對已經存在的列表進行操作，無返回值，而內建函數 sorted 方法返回的是一個新的 list，而不是在原來的基礎上進行的操作。

a = [5,7,6,3,4,1,2] b = sorted(a) # 保留原列表 a [5, 7, 6, 3, 4, 1, 2] b [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] #利用key L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]sorted(L, key=lambda x:x[1]) [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] #按年齡排序 students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] sorted(students, key=lambda s: s[2]) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] #按降序 sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] #降序排列 a = [1,4,2,3,1] sorted(a,reverse=True) [4, 3, 2, 1, 1]

在看一個更實用的案例，加入一個列表存了各個品牌手機的銷量以及售價，我們可以進行各種排序后輸出。

info = [('Apple',800,9799),('Xiaomi',40,3599),('Oppo',40,4199),('Vivo',100,4000),('Huawei',40,6899),] #正常排序 print(sorted(info)) [('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)] #按銷量排序 print(sorted(info,key = lambda x: x[1],reverse=True)) [('Apple', 800, 9799), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599), ('Oppo', 40, 4199), ('Huawei', 40, 6899)] #按商品價格排序 print(sorted(info,key = lambda x: x[2],reverse=True)) [('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)] #先價格 再銷量排序 print(sorted(info,key = lambda x: (x[2],x[1]),reverse=True)) [('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)]

?···? END? ···

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】Python四大内置高阶函数（map、reduce、filter、sorted）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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