Python中map、filter和reduce的函數怎么用

這篇文章主要介紹Python中map、filter和reduce的函數怎么用，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

　　1、map函數

　　map函數的規范是，將?個函數映射到?個輸?列表的所有元素上。

　　map(function_to_apply, list_of_inputs)

　　?多數時候，我們要把列表中所有元素?個個地傳遞給?個函數，并收集輸出。比如：

　　items = [1, 2, 3, 4, 5]

　　squared = []

　　for i in items:

　　squared.append(i**2)

　　而Map函數可以讓我們??種簡單?漂亮得多的?式來實現，如下：

　　items = [1, 2, 3, 4, 5]

　　squared = list(map(lambda x: x**2, items))

　　?多數時候，我們使?匿名函數lambdas來配合map函數，不僅?于?列表的輸?， 我們甚?可以?于?列表的函數!

　　def multiply(x):

　　return (x*x)

　　def add(x):

　　return (x+x)

　　funcs = [multiply, add]

　　for i in range(5):

　　value = map(lambda x: x(i), funcs)

　　print(list(value))

　　# Output:

　　# [0, 0]

　　# [1, 2]

　　# [4, 4]

　　# [9, 6]

　　# [16, 8]

　　2、Filter函數

　　Filter函數很好理解，就是filter過濾列表中的元素，并且返回?個由所有符合要求的元素所構成的列表，符合要求即函數映射到該元素時返回值為True。下面具一個簡單的例子來幫助大家理解：

　　number_list = range(-5, 5)

　　less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)

　　print(list(less_than_zero))

　　# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

　　這個filter類似于?個for循環，但它是?個內置函數，并且更快。

　　3、Reduce函數

　　當需要對?個列表進??些計算并返回結果時，Reduce 是個?常有?的函數。舉個例?，當你需要計算?個整數列表的乘積時。通常在 Python 中你可能會使?基本的 for 循環來完成這個任務。現在我們來試試 reduce：

　　from functools import reduce

　　product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )

　　# Output: 24

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