Python内建函数之——filter,map,reduce
2009-10-16 15:38
651 查看
在讲述filter,map和reduce之前,首先介绍一下匿名函数lambda。
lambda的使用方法如下:lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression
例如:
接下来分别介绍filter,map和reduce。
1、filter(bool_func,seq):此函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素;返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
例如:
filter内建函数的python实现:
2、map(func,seq1[,seq2...]):将函数func作用于给定序列的每个元素,并用一个列表来提供返回值;如果func为None,func表现为身份函数,返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。
例如:
map内建函数的python实现:
3、reduce(func,seq[,init]):func为二元函数,将func作用于seq序列的元素,每次携带一对(先前的结果以及下一个序列的元素),连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上,最后减少我们的序列为一个单一的返回值:如果初始值init给定,第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。
例如:
reduce的python实现:
lambda的使用方法如下:lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression
例如:
>>> add = lambda x,y : x + y >>> add(1,2) 3
接下来分别介绍filter,map和reduce。
1、filter(bool_func,seq):此函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素;返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
例如:
>>> filter(lambda x : x%2 == 0,[1,2,3,4,5]) [2, 4]
filter内建函数的python实现:
>>> def filter(bool_func,seq): filtered_seq = [] for eachItem in seq: if bool_func(eachItem): filtered_seq.append(eachItem) return filtered_seq
2、map(func,seq1[,seq2...]):将函数func作用于给定序列的每个元素,并用一个列表来提供返回值;如果func为None,func表现为身份函数,返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。
例如:
>>> map(lambda x : None,[1,2,3,4]) [None, None, None, None] >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4]) [2, 4, 6, 8] >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]]) [2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]] >>> map(lambda x : None,[1,2,3,4]) [None, None, None, None]
map内建函数的python实现:
>>> def map(func,seq): mapped_seq = [] for eachItem in seq: mapped_seq.append(func(eachItem)) return mapped_seq
3、reduce(func,seq[,init]):func为二元函数,将func作用于seq序列的元素,每次携带一对(先前的结果以及下一个序列的元素),连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上,最后减少我们的序列为一个单一的返回值:如果初始值init给定,第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。
例如:
>>> reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4]) 10 >>> reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4],10) 20
reduce的python实现:
>>> def reduce(bin_func,seq,initial=None): lseq = list(seq) if initial is None: res = lseq.pop(0) else: res = initial for eachItem in lseq: res = bin_func(res,eachItem) return res
相关文章推荐
- python-map,reduce,filter高级函数
- Python中reduce、map、filter、apply、tuple函数
- python几个重要的函数(lambda,filter,reduce,map,zip)
- python一些内建函数(map,zip,filter,reduce,yield等)
- Python之map(),reduce(),filter()函数
- Python小白学习之路(十五)—【map()函数】【filter()函数】【reduce()函数】
- python第17天:函数补充(zip,map,reduce,filter等)
- python:内建函数、range()、map()、filter()、reduce()、sorted()、集合的使用、functools中的函数使用、MD5加密
- Python中的map(),reduce(),filter(),sorted()函数知识点总结
- python中map、reduce、filter、自定义排序函数、装饰器函数和偏函数
- Python 函数式编程(高阶函数、把函数作为参数、map()函数、reduce()函数、filter()函数、自定义排序函数、函数返回函数、闭包、匿名函数、装饰器decorator)
- python map, reduce, filter 函数
- python的lambda表达式 内建函数filter map reduce
- [Python] 函数lambda(), filter(), map(), reduce()
- python函数之map,reduce,filter等
- Python内建函数之――filter,map,reduce
- Python 特殊函数(filter, map, reduce等)
- python的几个内建函数:apply(),filter(),map(),reduce()
- Python内置函数之map()、reduce()、filter()函数
- python:内建函数、range()、map()、filter()、reduce()、sorted()、集合的使用、functools中的函数使用、MD5加密