python lambda map

dataDict1=dict(map(lambda x:(x.split(’=’)[0],x.split(’=’)[1]),dataStr1.split(’;’)))

dataDict1=dict(map(lambda x:(x.split(’=’)[0],x.split(’=’)[1]),dataStr1.split(’;’)))

dict()
map()
lambda x:(x.split(’=’)[0],x.split(’=’)[1]),
dataStr1.split(’;’)

Python map() 函数

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。
map() 函数语法:
map(function, iterable, …)
function – 函数
iterable – 一个或多个序列

返回值
Python 2.x 返回列表。

Python 3.x 返回迭代器。

在这里插入图片描述

>>> def square(x) :         # 计算平方数
...     return x ** 2
...
>>> map(square, [1,2,3,4,5])    # 计算列表各个元素的平方
<map object at 0x100d3d550>     # 返回迭代器
>>> list(map(square, [1,2,3,4,5]))   # 使用 list() 转换为列表
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]))   # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
>>>
lambda

python之lambda表达式的变量

在这里插入图片描述

### 使用 `lambda` 表达式与 `map()` 函数 在 Python 中,`map()` 函数用于将指定函数应用于可迭代对象中的每一项,并返回一个新的迭代器。当这个指定函数是一个简单的操作时,可以使用 `lambda` 表达式来定义匿名函数。 #### 定义 LambdaMap 的基本结构 Lambda 是一种创建小型匿名函数的方式,其语法为: ```python lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式 ``` Map 接受两个参数:一个是函数,另一个是要处理的数据列表或其他可迭代对象。它会把给定的函数应用到每一个数据上并返回结果组成的迭代器。 #### 组合使用例子 下面的例子展示了如何通过 `lambda` 和 `map()` 来实现对列表内数值加一的操作[^1]。 ```python numbers = [0, 1, 2, 3, 4] # 使用 lambdamap 将 numbers 列表里的每个数都加上 1 result = list(map(lambda x: x + 1, numbers)) print(result) # 输出应该是 [1, 2, 3, 4, 5] ``` 此代码片段中,`lambda x: x + 1` 创建了一个接受单个输入 `x` 并返回 `x + 1` 值的小型匿名函数;而 `map()` 负责遍历整个 `numbers` 数组并将上述匿名函数作用于其中的各个元素之上。最后转换成列表形式以便查看最终的结果集。 为了进一步理解这种组合方式的应用场景,考虑如下更复杂的案例——计算平方根[^2]: ```python import math values = [9, 16, 25, 36] sqrt_values = list(map(lambda n: round(math.sqrt(n), 2), values)) print(sqrt_values) # 应该输出 [3.0, 4.0, 5.0, 6.0] ``` 在这个实例里,除了基础运算外还引入了来自标准库 `math` 模块下的 `sqrt()` 方法来进行开方运算,并利用 `round()` 对浮点数进行了四舍五入保留两位小数后的格式化显示。
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