filter和map和reduce使用

filter:

描述

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

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。

语法

以下是 filter() 方法的语法:

filter(function, iterable)

参数

  • function -- 判断函数。
  • iterable -- 可迭代对象。

返回值

返回列表。

实例

以下展示了使用 filter 函数的实例:

过滤出列表中的所有奇数:

# -*- coding: UTF-8 -*-
 
def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
 
newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)

输出结果 :

[1, 3, 5, 7, 9]

通常也可以和lambda函数连用:

newlist = filter(lambda x:x%2==1,[i for i in range(1,11)])
# 此时newlist是filter对象,可以使用list(newlist)转为列表
print(list(newlist))

map:

描述

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。

语法

map() 函数语法:

map(function, iterable, ...)

参数

  • function -- 函数,有两个参数
  • 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。

实例

以下实例展示了 map() 的使用方法:

>>>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
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
 
# 提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

注意如果函数有多个参数, 但每个参数的序列元素数量不一样, 会根据最少元素的序列进行

>>> listx = [1,2,3,4,5,6,7]       # 7 个元素
>>> listy = [2,3,4,5,6,7]         # 6 个元素 
>>> listz = [100,100,100,100]     # 4 个元素
>>> list_result = map(lambda x,y,z : x**2 + y + z,listx, listy, listz)
>>> print(list(list_result))
[103, 107, 113, 121]

明显可以看出是由于 lambda 中的 z 参数,实际是使用了 listz, 而 listz 里面只有 4 个元素, 所以即使 listx 有 7 个元素, listy 有 6 个元素,也不会继续执行了,只执行了 4 个元素的的计算。

reduce:

描述

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给reduce中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。

语法

reduce() 函数语法:

reduce(function, iterable[, initializer])

参数

  • function -- 函数,有两个参数
  • iterable -- 可迭代对象
  • initializer -- 可选,初始参数

返回值

返回函数计算结果。

实例

以下实例展示了 reduce() 的使用方法

>>>def add(x, y) :            # 两数相加
...     return x + y
... 
>>> reduce(add, [1,2,3,4,5])   # 计算列表和:1+2+3+4+5
15
>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
15

zip:

描述

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表。

语法

zip 语法:

zip([iterable, ...])

参数说明:

  • iterabl -- 一个或多个迭代器;

返回值

返回元组列表。

实例

以下实例展示了 zip 的使用方法:

>>>a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)     # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c)              # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*zipped)          # 与 zip 相反,可理解为解压,返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

例题:

# 实现:
1.1     1.2     1.3     1.4     1.5
2.1     2.2     2.3     2.4     2.5
3.1     3.2     3.3     3.4     3.5
4.1     4.2     4.3     4.4     4.5
5.1     5.2     5.3     5.4     5.5
并且完成反转矩阵:

解:
lista = []
for i in range(1, 6):
    listb = []
    for j in range(1, 6):
        strs = '{}.{}'.format(i, j)
        listb.append(strs)
    lista.append(listb)
print(lista)
aa = map(list, zip(*lista))
print(list(aa))

总结:

返回值:

filter 列表
map python2(列表),python3(迭代对象)
reduce 返回函数计算结果

参数:

filter function,lambda 迭代对象
map function,lambda 迭代对象
reduce function,lambda 迭代对象
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