python的reduce()函数

本文详细介绍了Python内置的reduce()函数的工作原理及使用方法。reduce()函数可以对list中的所有元素进行累积操作,如求和等。文章通过具体示例展示了如何定义用于reduce()函数的函数f,并给出了求和的实际应用案例。

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。

reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。

例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:

def f(x, y):
    return x + y

调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:

先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;
再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;
再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;
再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;
由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。

上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。

reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

结果将变为125,因为第一轮计算是:

计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101

计算1到100的和
from functools import reduce
print(reduce(lambda x,y:x+y,[i for i in range(101)]))

  

 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/hedeyong/p/7840650.html

### Python `reduce` 函数的用法 在Python中,`reduce()` 是一个非常强大的工具,用于对序列数据执行累积操作。此功能位于 `functools` 模块内[^1]。 #### 导入模块 为了使用 `reduce()` ,需要先导入它: ```python from functools import reduce ``` #### 基本语法 `reduce(function, iterable[, initializer])` 接受两个必需参数和一个可选参数: - `function`: 定义如何处理每一对元素; - `iterable`: 要折叠的数据集; - `initializer`(可选): 可以为累加过程提供初始值;如果省略,则会直接从迭代的第一个元素开始。 当给定初始值时,第一个调用将是带有该初始化器作为其第一个参数以及序列中的第一个项作为第二个参数的结果。之后的过程继续正常进行直到完成整个列表。 #### 实际案例分析 ##### 计算乘积的例子 下面是一个简单的例子来展示如何利用 `reduce()` 来计算一系列数目的总乘积: ```python from functools import reduce numbers = [1, 2, 3, 4] product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers) print(product) # 输出应该是 24 ``` 在这个例子中,匿名函数 `lambda x, y: x * y` 将应用于 `numbers` 列表中的每一组相邻成员,并返回它们相乘后的结果。 ##### 字符串连接实例 另一个常见的应用场景就是字符串拼接: ```python from functools import reduce words = ["hello", "world"] sentence = reduce(lambda word1, word2: f'{word1} {word2}', words) print(sentence) # 输出 hello world ``` 这里通过 lambda 表达式的定义实现了将多个单词组合成一句完整的句子的功能。
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