1.從參數(shù)方面來(lái)講：

• map()函數(shù)：
  map()包含兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是參數(shù)是一個(gè)函數(shù)，第二個(gè)是序列（列表或元組）。其中，函數(shù)（即map的第一個(gè)參數(shù)位置的函數(shù)）可以接收一個(gè)或多個(gè)參數(shù)。

• reduce()函數(shù)：
  reduce() 第一個(gè)參數(shù)是函數(shù)，第二個(gè)是 序列（列表或元組）。但是，其函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)。

2.從對(duì)傳進(jìn)去的數(shù)值作用來(lái)講：

map()是將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素，每個(gè)元素都是獨(dú)自被函數(shù)“作用”一次；（請(qǐng)看下面的栗子）

reduce()是將傳人的函數(shù)作用在序列的第一個(gè)元素得到結(jié)果后，把這個(gè)結(jié)果繼續(xù)與下一個(gè)元素作用（累積計(jì)算），最終結(jié)果是所有的元素相互作用的結(jié)果。（請(qǐng)看下面的栗子）

舉個(gè)栗子：

map()函數(shù)：

''' 遇到問(wèn)題沒(méi)人解答？小編創(chuàng)建了一個(gè)Python學(xué)習(xí)交流QQ群：531509025 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯(cuò)的視頻學(xué)習(xí)教程和PDF電子書(shū)！ ''' # 傳入一個(gè)參數(shù) def one_p(x): return x * x print ('map1.1:', map(one_p, range(1, 5)) ) #結(jié)果：map1.1: [1, 4, 9, 16] print ('map1.2:', map(one_p, [1, 2, 3, 4, 5, 6])) #結(jié)果：map1.2: [1, 4, 9, 16, 25, 36] # 傳入多個(gè)參數(shù) a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [1, 1, 6, 2, 3] c = [1, 2, 3, 4, 5] s = map(lambda (x, y, z): x * y * z, zip(a, b, c)) print ('map2:', s) #結(jié)果：map2: [1, 4, 54, 32, 75]

第二個(gè)例子是1*1*1，2*1*2，3*6*3，4*2*4，5*3*5然后組成的列表

reduce()函數(shù)：

r1 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6, 2)) # 運(yùn)算過(guò)程：(((2*2)*6)*2) r2 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6), 2) # 運(yùn)算過(guò)程：(((2*2)*6)*2)print ('r1:', r1) # 結(jié)果：r1: 48 print ('r2:', r2) # 結(jié)果：r2: 48 與50位技術(shù)專(zhuān)家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python中的map和reduce函数简介的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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