Python中map,reduce,filter和sorted函数的使用方法

发布时间：2020-12-16 21:34:14 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：map map(funcname,list) python的map 函数使得函数能直接以list的每个元素作为参数传递到funcname中,并返回响应的新的list 如下: def sq(x): return x*x #求x的平方map(sq,[1,3,5,7,9]) #[1,9,25,49,81] 在需要对list中的每个元素做转换的时候,会很方便比如

map

map(funcname,list)

python的map 函数使得函数能直接以list的每个元素作为参数传递到funcname中,并返回响应的新的list
如下:

def sq(x):
  return x*x #求x的平方
map(sq,[1,3,5,7,9]) #[1,9,25,49,81]

在需要对list中的每个元素做转换的时候,会很方便

比如,把list中的每个int 转换成str

map(str,[23,43,4545,324]) #['23','43','4545','324']

当然,第二个参数是list,也可以是tuple　或者是set类list结构的,dict 是不行的,不过返回的结果都是list

map(sq,(1,9)) # tuple [1,81]
map(sq,set([1,9])) # set [1,81,49]

这里顺便说一下,dict的结构是用{} 表示的,如

 {"name": "Yi_Zhi_Yu","age":25}

是直观的key-value形式,那么如果{}中的是一个类list的结构呢,如:

{"Yi_Zhi_Yu",25}

其实,这就是set的最终返回形式,等价于:

set(["Yi_Zhi_Yu",25])# 你会看到最终的输出形式是{25,'Yi_Zhi_Yu'}

那么,自然{}有重复值得时候也会去重

  {1,9} #{1,9}

reduce

reduce(funcname,list)

与map相比,reduce类似于一个聚合类的应用方法,把list中的参数,依次传递给funcname,每次funcname的参数都是上个funcname 执行结果和下一个list中的元素,所以,funcname 的参数必须是两个. 从执行过程看,有点像递归

例如: 求range(1,101)(不包括101)的和,

def c_sum(x,y):
  return x + y;
reduce(c_sum,range(1,101)) #5050

filter

filter(funcname,list)

执行过程依次将list中的元素传递到funcname函数中,根据funcname返回的True或False 保留或丢弃元素

例: 返回某个list中的所有int数据

 def is_int(x):
  if isinstance(x,(int)):
    return True
  else:
    return False

 filter(is_int,["Yi",2,"3",4]) #[2,4]

sorted

sorted( list,[comp_func])

排序方法,第二个是可选参数,根据可选参数返回的值,对结果进行排序,comp_func 接受两个参数(x,y),最终返回的结果应该是-1.0,1,如果返回的是-1,表示x<y,0表示x=y,1表示x>y,实际的排序可以自定义
默认是正序排序:

sorted([3,4,12,1]) #[1,12]

如果是需要倒序排列,自定义方法:

 def m_order(x,y):
  if(x > y):
    return -1
  elif(x == y):
    return 0
  else:
    return 1
sorted([3,1],m_order) #[12,1]

（编辑：李大同）

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