map、reduce、fillter函数比较

最新推荐文章于 2024-02-22 20:27:24 发布

Hello_Jandy

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本文介绍了使用Python进行数据处理的一些核心技巧，包括利用生成器、map、reduce和filter等函数高效处理数据集。通过实例展示了如何计算数列的平方和及筛选特定数值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from functools import reduce

#生成器
g=(x*x for x in range(1,10))
print(g)
print(list(g))

#map惰性计算，一次性的
data=map(lambda i:i*i,[x for x in range(1,10)])
print(data)
print(list(data))

#用reduce和lambda计算1到100的平方和
sumSquare=reduce(lambda x,y:x+y,(x*x for x in range(1,101)))
print(sumSquare)

#fillter
def evennum(x):
    if x%2==0:
        return x
l=filter(evennum,range(1,11))
print(l)
print(list(l))

<generator object <genexpr> at 0x00424F90>
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<map object at 0x00623210>
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
338350
<filter object at 0x006971D0>
[2, 4, 6, 8, 10]