如何使用Python中map、filter和reduce

如何使用Python中map、filter和reduce？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

1、map函數

map函數的規范是，將?個函數映射到?個輸?列表的所有元素上。

map(function_to_apply, list_of_inputs)

?多數時候，我們要把列表中所有元素?個個地傳遞給?個函數，并收集輸出。比如：

items = [1, 2, 3, 4, 5]

squared = []

for i in items:

     squared.append(i**2)

而Map函數可以讓我們??種簡單?漂亮得多的?式來實現，如下：

items = [1, 2, 3, 4, 5]

squared = list(map(lambda x: x**2, items))

?多數時候，我們使?匿名函數lambdas來配合map函數，不僅?于?列表的輸?， 我們甚?可以?于?列表的函數！

def multiply(x):

             return (x*x)

def add(x):

              return (x+x)

funcs = [multiply, add]

for i in range(5):

     value = map(lambda x: x(i), funcs)

     print(list(value))

# Output:

# [0, 0]

# [1, 2]

# [4, 4]

# [9, 6]

# [16, 8]

2、Filter函數

Filter函數很好理解，就是filter過濾列表中的元素，并且返回?個由所有符合要求的元素所構成的列表，符合要求即函數映射到該元素時返回值為True。下面具一個簡單的例子來幫助大家理解：

number_list = range(-5, 5)

less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)

print(list(less_than_zero))

# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

這個filter類似于?個for循環，但它是?個內置函數，并且更快。

3、Reduce函數

當需要對?個列表進??些計算并返回結果時，Reduce 是個?常有?的函數。舉個例?，當你需要計算?個整數列表的乘積時。通常在 Python 中你可能會使?基本的 for 循環來完成這個任務。現在我們來試試 reduce：

from functools import reduce

product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )

# Output: 24

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