Python中map,reduce,filter和sorted函數(shù)的使用方法
map
map(funcname, list)
python的map 函數(shù)使得函數(shù)能直接以list的每個(gè)元素作為參數(shù)傳遞到funcname中, 并返回響應(yīng)的新的list
如下:
def sq(x): return x*x #求x的平方 map(sq, [1,3, 5,7,9]) #[1, 9, 25, 49, 81]
在需要對(duì)list中的每個(gè)元素做轉(zhuǎn)換的時(shí)候, 會(huì)很方便
比如,把list中的每個(gè)int 轉(zhuǎn)換成str
map(str, [23,43,4545,324]) #['23', '43', '4545', '324']
當(dāng)然, 第二個(gè)參數(shù)是list, 也可以是tuple 或者是set類(lèi)list結(jié)構(gòu)的, dict 是不行的,不過(guò)返回的結(jié)果都是list
map(sq, (1,3, 5,7,9)) # tuple [1, 9, 25, 49, 81] map(sq, set([1,3, 5,3,7,9])) # set [1, 9, 81, 25, 49]
這里順便說(shuō)一下, dict的結(jié)構(gòu)是用{} 表示的,如
{"name": "Yi_Zhi_Yu", "age":25}
是直觀(guān)的key-value形式, 那么如果{}中的是一個(gè)類(lèi)list的結(jié)構(gòu)呢, 如:
{"Yi_Zhi_Yu", 25}
其實(shí), 這就是set的最終返回形式, 等價(jià)于:
set(["Yi_Zhi_Yu", 25])# 你會(huì)看到最終的輸出形式是{25, 'Yi_Zhi_Yu'}
那么, 自然{}有重復(fù)值得時(shí)候也會(huì)去重
{1,3, 5, 3, 7, 9} #{1, 3, 5, 7, 9}
reduce
reduce(funcname, list)
與map相比 , reduce類(lèi)似于一個(gè)聚合類(lèi)的應(yīng)用方法, 把list中的參數(shù), 依次傳遞給funcname, 每次funcname的參數(shù)都是上個(gè)funcname 執(zhí)行結(jié)果和下一個(gè)list中的元素, 所以, funcname 的 參數(shù)必須是兩個(gè). 從執(zhí)行過(guò)程看, 有點(diǎn)像遞歸
例如: 求range(1, 101)(不包括101)的和,
def c_sum(x, y): return x + y; reduce(c_sum, range(1,101)) #5050
filter
filter(funcname, list)
執(zhí)行過(guò)程依次將list中的元素傳遞到funcname函數(shù)中, 根據(jù)funcname返回的True或False 保留或丟棄元素
例: 返回某個(gè)list中的所有int數(shù)據(jù)
def is_int(x): if isinstance(x, (int)): return True else: return False filter(is_int, ["Yi",2, "3", 4]) #[2, 4] sorted sorted( list, [comp_func])
排序方法, 第二個(gè)是可選參數(shù), 根據(jù)可選參數(shù)返回的值, 對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序, comp_func 接受兩個(gè)參數(shù)(x, y), 最終返回的結(jié)果應(yīng)該是-1.0,1, 如果返回的是-1, 表示x<y , 0表示x=y, 1表示x>y, 所以, 實(shí)際的排序可以自定義
默認(rèn)是正序排序:
sorted([3,4, 12, 5, 9, 1]) #[1, 3, 4, 5, 9, 12]
如果是需要倒序排列, 自定義方法:
def m_order(x, y): if(x > y): return -1 elif(x == y): return 0 else: return 1 sorted([3,4, 12, 5, 9, 1], m_order) #[12, 9, 5, 4, 3, 1]
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