Python中的map、reduce和filter浅析

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 2004
收藏 0 赞 0 分享

1、先看看什么是 iterable 对象

以内置的max函数为例子,查看其doc:

复制代码 代码如下:

>>> print max.__doc__
max(iterable[, key=func]) -> value
max(a, b, c, ...[, key=func]) -> value

With a single iterable argument, return its largest item.
With two or more arguments, return the largest argument.


在max函数的第一种形式中,其第一个参数是一个 iterable 对象,既然这样,那么哪些是 iterable 对象呢?
复制代码 代码如下:

>>> max('abcx')
>>> 'x'
>>> max('1234')
>>> '4'
>>> max((1,2,3))
>>> 3
>>> max([1,2,4])
>>> 4

我们可以使用yield生成一个iterable 对象(也有其他的方式):
复制代码 代码如下:

def my_range(start,end):
    ''' '''
    while start <= end:
        yield start
        start += 1

执行下面的代码:
复制代码 代码如下:

for num in my_range(1, 4):
    print num
print max(my_range(1, 4))

将输出:
复制代码 代码如下:

1
2
3
4
4


2、map

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#map中如此介绍map函数:

复制代码 代码如下:

map(function, iterable, ...)
Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. If one iterable is shorter than another it is assumed to be extended with None items. If function is None, the identity function is assumed; if there are multiple arguments, map() returns a list consisting of tuples containing the corresponding items from all iterables (a kind of transpose operation). The iterable arguments may be a sequence or any iterable object; the result is always a list.

map函数使用自定义的function处理iterable中的每一个元素,将所有的处理结果以list的形式返回。例如:
复制代码 代码如下:

def func(x):
    ''' '''
    return x*x

print map(func, [1,2,4,8])
print map(func, my_range(1, 4))


运行结果是:
复制代码 代码如下:

[1, 4, 16, 64]
[1, 4, 9, 16]

也可以通过列表推导来实现:
复制代码 代码如下:

print [x*x for x in [1,2,4,8]]

3、reduce

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#reduce中如下介绍reduce函数:

复制代码 代码如下:

reduce(function, iterable[, initializer])
Apply function of two arguments cumulatively to the items of iterable, from left to right, so as to reduce the iterable to a single value. For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates ((((1+2)+3)+4)+5). The left argument, x, is the accumulated value and the right argument, y, is the update value from the iterable. If the optional initializer is present, it is placed before the items of the iterable in the calculation, and serves as a default when the iterable is empty. If initializer is not given and iterable contains only one item, the first item is returned.

这个已经介绍的很明了,
复制代码 代码如下:
reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])

相当于计算
复制代码 代码如下:

((((1+2)+3)+4)+5)

而:
复制代码 代码如下:

reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5],6)

相当于计算
复制代码 代码如下:

(((((6+1)+2)+3)+4)+5)


4、filter

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#filter中如下介绍filter函数:

复制代码 代码如下:

filter(function, iterable)
Construct a list from those elements of iterable for which function returns true. iterable may be either a sequence, a container which supports iteration, or an iterator. If iterable is a string or a tuple, the result also has that type; otherwise it is always a list. If function is None, the identity function is assumed, that is, all elements of iterable that are false are removed.

Note that filter(function, iterable) is equivalent to [item for item in iterable if function(item)] if function is not None and [item for item in iterable if item] if function is None.


参数function(是函数)用于处理iterable中的每个元素,如果function处理某元素时候返回true,那么该元素将作为list的成员而返回。比如,过滤掉字符串中的字符a:
复制代码 代码如下:

def func(x):
    ''' '''
    return x != 'a'

print filter(func, 'awake')


运行结果是:
复制代码 代码如下:

wke

这也可以通过列表推导来实现:
复制代码 代码如下:

print ''.join([x for x in 'awake' if x != 'a'])

更多精彩内容其他人还在看

使用keras实现非线性回归(两种加激活函数的方式)

这篇文章主要介绍了使用keras实现非线性回归(两种加激活函数的方式),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python线性插值解析

这篇文章主要介绍了python线性插值解析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

Python中flatten( ),matrix.A用法说明

这篇文章主要介绍了Python中flatten( ),matrix.A用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python cv2.resize函数high和width注意事项说明

这篇文章主要介绍了python cv2.resize函数high和width注意事项说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python 图像插值 最近邻、双线性、双三次实例

这篇文章主要介绍了python 图像插值 最近邻、双线性、双三次实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

Python-openCV开运算实例

这篇文章主要介绍了Python-openCV开运算实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python使用opencv resize图像不进行插值的操作

这篇文章主要介绍了python使用opencv resize图像不进行插值的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

这篇文章主要介绍了使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python右对齐的实例方法

在本篇文章里小编给大家整理的是关于python右对齐的实例方法,有需要的朋友们可以学习参考下。
收藏 0 赞 0 分享

python主要用于哪些方向

在本篇文章里小编给大家整理了一篇关于python用于的方向的相关文章,有需要的阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多