map

map(funcname, list)

python的map 函數使得函數能直接以list的每個元素作為參數傳遞到funcname中, 并返回響應的新的list

如下:

def sq(x):

return x*x #求x的平方

map(sq, [1,3, 5,7,9]) #[1, 9, 25, 49, 81]

在需要對list中的每個元素做轉換的時候, 會很方便

比如,把list中的每個int 轉換成str

map(str, [23,43,4545,324]) #['23', '43', '4545', '324']

當然, 第二個參數是list, 也可以是tuple　或者是set類list結構的, dict 是不行的,不過返回的結果都是list

map(sq, (1,3, 5,7,9)) # tuple [1, 9, 25, 49, 81]

map(sq, set([1,3, 5,3,7,9])) # set [1, 9, 81, 25, 49]

這里順便說一下, dict的結構是用{} 表示的,如

{"name": "Yi_Zhi_Yu", "age":25}

是直觀的key-value形式, 那么如果{}中的是一個類list的結構呢, 如:

{"Yi_Zhi_Yu", 25}

其實, 這就是set的最終返回形式, 等價于:

set(["Yi_Zhi_Yu", 25])# 你會看到最終的輸出形式是{25, 'Yi_Zhi_Yu'}

那么, 自然{}有重復值得時候也會去重

{1,3, 5, 3, 7, 9} #{1, 3, 5, 7, 9}

reduce

reduce(funcname, list)

與map相比 , reduce類似于一個聚合類的應用方法, 把list中的參數, 依次傳遞給funcname, 每次funcname的參數都是上個funcname 執行結果和下一個list中的元素, 所以, funcname 的 參數必須是兩個. 從執行過程看, 有點像遞歸

例如: 求range(1, 101)(不包括101)的和,

def c_sum(x, y):

return x + y;

reduce(c_sum, range(1,101)) #5050

filter

filter(funcname, list)

執行過程依次將list中的元素傳遞到funcname函數中, 根據funcname返回的True或False 保留或丟棄元素

例: 返回某個list中的所有int數據

def is_int(x):

if isinstance(x, (int)):

return True

else:

return False

filter(is_int, ["Yi",2, "3", 4]) #[2, 4]

sorted

sorted( list, [comp_func])

排序方法, 第二個是可選參數, 根據可選參數返回的值, 對結果進行排序, comp_func 接受兩個參數(x, y), 最終返回的結果應該是-1.0,1, 如果返回的是-1, 表示xy, 所以, 實際的排序可以自定義

默認是正序排序:

sorted([3,4, 12, 5, 9, 1]) #[1, 3, 4, 5, 9, 12]

如果是需要倒序排列, 自定義方法:

def m_order(x, y):

if(x > y):

return -1

elif(x == y):

return 0

else:

return 1

sorted([3,4, 12, 5, 9, 1], m_order) #[12, 9, 5, 4, 3, 1]

PS: 以上為學習筆記, 如有錯誤, 還望指正

參考：廖雪峰Python教程

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python map reduce filter_Python map, reduce, filter和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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