高阶函数

把一个函数名，以实参的形式，传递给这个函数的形参，这个函数就称为高阶函数。

def add(a,b,c):
return c(a)+c(b)
a_va=add(-9,1,abs)
print(a_va)

举例：

li1=['zhjiang','college','university']
def start_s(s,c):
return s.startswith(c)
def end_s(s,c):
return s.endswith(c)
def one(lis,st,a):
li=[]
for i in lis:
if not a(i,st):
li.append(i)
return li
print(one(li1,'c',start_s))
print(one(li1,'ty',end_s))

filter函数

功能：

• 过滤序列中不符合函数条件的元素。当序列中需要保留的元素可以用某些函数时。就应该想到filter函数。

• 调用格式

  filter(function,sequence)

  function —>可以是自定义的函数，也可以匿名函数
• sequence —>列表，元组，字符串

li1=['zhjiang','college','university']
f=filter(lambda sr:not sr.endswith('ty'),li1)
print(list(f))

map函数 映射

功能：

• 求一个序列或者多个序列进行函数映射后的值。（用list（）强转)

格式：

• ‘map(function,iterable1,iterable2)’ function 参数可不止一个
• iterable1,iterable2就是传入function的参数

li=[1,2,3,4,5]
res=map(lambda x:x+1,li)
print(list(res))
#[2, 3, 4, 5, 6]

x=[1,2,3,4]
y=[5,4,3,2]
def f(x,y):
return x+y
r=map(f,x,y)
print(list(r))
#[6, 6, 6, 6]

reduce函数

• 功能 对序列压缩运算，得到一个value
• python2里，reduce为内置函数，而现在，py3中，他被移到fuctools模块中
• from funtools import reduce

reduce(function,iterable,[inital])
function必须要传两个参数
iterable--->列表元组

• 例

from functools import  reduce
li=[1,2,3,4,5,6]
t=reduce(lambda x,y:x+y,li)
print(t)
#1--->f(1,2)--->[3,3,4,5,6]
#2--->f(3,3)--->[6,4,5,6]
#3--->f(6,4)--->[10,5,6]
#....
#21

li=[1,2,3,4,5,6]
t=reduce(lambda x,y:10*x+y,li,100)
print(t)
#100123456

apply

功能

• pandas中，应用对象是pandas中的DataFrame或者Series
• 直接对DataFrame或者Series应用函数
• 对pandas中gropby之后的聚合对象应用apply

import  numpy as np
import pandas as pd

a=np.random.randint(low=0,high=4,size=(2,4))
print(a)

data=pd.DataFrame(a)
print(data)

tim=data.apply(lambda x:x*10)
print(tim)
'''
[[3 3 1 1]
[1 1 1 0]]

0  1  2  3
0  3  3  1  1
1  1  1  1  0

0   1   2   3
0  30  30  10  10
1  10  10  10   0

zip

功能

• 将可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，返回由这些元组构成的对象
• 长度不一样的时候，以长度短的为准

注：

• 利用\*号操作符，与zip相反，进行解压

格式

zip(iterable1,it2,it3…)

• iterable—>两个或者多个可迭代序列（字符串，列表，元组，字典） py2
• py3

a=[1,2,3]
b=[4,5,6,7]
zipt=zip(b,a)
print(list(zipt))
#[(4, 1), (5, 2), (6, 3)]

start_zipt=zip(*zipt)
print(list(start_zipt))
#[(4, 5, 6), (1, 2, 3)]

a={'name':'sheep'}
b=[4,5,6,7]
c={'id':666}
zip_1=zip(a,b,c)
print(list(zip_1))
#[('name', 4, 'id')]