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一、map函數(shù)
作用:map主要作用是計(jì)算一個(gè)序列或者多個(gè)序列進(jìn)行函數(shù)映射之后的值
語法:map(function,iterable1,iterable2)
說明:function中參數(shù)值可以是一個(gè),也可以是多個(gè);iterable代表function運(yùn)算中的參數(shù)值,有幾個(gè)參數(shù)值就傳入幾個(gè)iterable
注意:1.迭代器需要進(jìn)行列表轉(zhuǎn)換 2.map中如果傳入的序列長度不一,會(huì)依據(jù)最短的序列計(jì)算
1. lambda函數(shù)
x=[1,2,3,4] y=[5,6,7,8] print(list(map(lambda x,y:(x+y),x,y)))
輸出結(jié)果:
[6, 8, 10, 12]
2. 自定義函數(shù)
def m_num(x,y): ? ?return ?x+y print(list(map(m_num,x,y)))
輸出結(jié)果:
[6, 8, 10, 12]
思路:
把列表1中的元素與列表2中元素依次相加
1+5
2+6
3+7
4+8
二、filter函數(shù)
作用:filter主要作用是過濾掉序列中不符合函數(shù)條件的元素
語法:fliter(function,sequence)
說明:function可以是匿名函數(shù)或者自定義函數(shù),可以對(duì)后面的sequence序列的每個(gè)元素判定是否符合條件;sequence可以是列表、元組或者字符串
1. lambda函數(shù)
num = [2,3,6,9,90,23,88] #輸出的是filter對(duì)象 <filter object at 0x00000113BF8C7390> print(filter(lambda x:x>10,num)) #需要轉(zhuǎn)成list [90, 23, 88] print(list(filter(lambda x:x>10,num)))
輸出結(jié)果:
<filter object at 0x00000113BF8C7390>
[90, 23, 88]
注意:迭代器需要進(jìn)行列表轉(zhuǎn)換
2. 自定義函數(shù)
def fil_num(x): ? ?return x>10 print(list(filter(fil_num,num)))
思路:
把列表中不需要的元素去掉,那首先要確定要過濾得條件是什么
三、reduce函數(shù)
作用:reduce是對(duì)一個(gè)序列進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果只得到一個(gè)值
語法:reduce(function,iterable)
說明:function中必須傳入兩個(gè)參數(shù),iterable可以是列表或者元組
注意:reduce使用前需要導(dǎo)包 from functools import reduce
1. lambda函數(shù)
from functools import reduce x=[1,2,3,4,5] print(reduce(lambda x,y:(x*y),x))
2. 自定義函數(shù)
from functools import reduce x=[1,2,3,4,5] def ca(x,y): ? ? return x*y print(reduce(ca,x))
思路:
對(duì)一個(gè)列表里的元素做計(jì)算,從左到右依次計(jì)算兩個(gè)元素,將得到得值跟下一個(gè)元素計(jì)算
12 = 2
23 = 6
64 = 24
245 = 120
原文鏈接:https://blog.csdn.net/weixin_44688529/article/details/125201370
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