python中的map reduce ,filter=[][=======]

1. map-拆分为子任务,----->对每个元素采用相同的操作,输出和输入shape相同
2. reduce-合并---->对所有的元素同时执行某个操作,输出为输入的合并,shape变化
3. filter-过滤------>对数据筛选,输出可能和输入shape不同

1. map:

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射.

• 第一个参数( function): 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表.
• 第二个参数:需要处理的序列

#首字母大写:
my_list = ['smith', 'edward', 'john', 'obama', 'tom']


def f(x):
    return x[0].upper() + x[1:]


result = map(f, my_list)
print(list(result))

输出结果:

['Smith', 'Edward', 'John', 'Obama', 'Tom']

 

2. reduce:

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累计.

函数将一个数据集合中的所有数据进行下列操作:

1. 用 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作.
2. 将得到的结果  与  第三个参数   用 function 函数运算, 最后得到一个结果

# 计算列表中的累加和:

import functools

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


def f(x1,x2):
    return x1 + x2


result = functools.reduce(f, my_list)#此处注意需要导入functools工具
print(result)

输出结果:

15

 

3.filter:

 filter() 函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象, 如果要转换为列表, 可以使用 list() 来转换.

该接收两个参数, 第一个为函数, 第二个为序列, 序列的每个元素作为参数传递给函数进行判, 然后返回 True 或 False, 最后将返回 True 的元素放到新列表中.

a = [2, 4, 6, 8, 11]


def f(x):
    if x % 2 == 0:
        return True


if __name__ == '__main__':
    result = filter(f, a)
    print(list(result))#此处得用list转换下
# 15