Python中高阶函数 map(),reduce(),filter()学习

本文深入探讨了Python内置的高阶函数map(), reduce(), 和filter()的功能,通过实例展示了如何使用这些函数进行数据操作。包括它们的工作原理、语法和应用场景,特别是Python2与Python3在map()返回类型上的区别。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。

def format_name(s):
    return s[0].upper()+s[1:].lower()
print(list(map(format_name,['adame','LISA','bar'])))

def format_name(s):
#    return s[0].upper() + s[1:].lower() #str.upper()把字符串str任意字符变成大写,str.lower()把任意字符串变成小写,
#str.capitalize()返回一个首字母大写其他字符小写的str的副本。
     return str.capitalize(s)
print(list(map(format_name,['adame','LISA','bar'])))


需要说明的的是python2和3不一样了,map不返回list了 而是迭代器

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。
from functools import reduce
def prod(x,y):
    return x*y
print(reduce(prod,[2,4,5,7,12]))


filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。

例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

然后,利用filter()过滤掉偶数:

filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果:[1, 7, 9, 17]


评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值