map取第一个元素_Python中的高阶函数filter、map、reduce

1.filter()函数

filter() 函数用于过滤序列&＃xff0c;过滤掉不符合条件的元素&＃xff0c;返回一个迭代器对象&＃xff0c;如果要转换为列表&＃xff0c;可以使用 list() 来转换。

该函数接收两个参数&＃xff0c;第一个为函数&＃xff0c;第二个为序列&＃xff0c;序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断&＃xff0c;然后返回 True 或 False&＃xff0c;最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter(function, iterable)

function -- 判断函数。

iterable -- 可迭代对象。

返回一个可迭代的的对象。

比如&＃xff1a;

判断一个列表字符串中&＃xff0c;是否包含数字&＃xff0c;然后取出数字。

s&＃61;[&＃39;12jk&＃39;,&＃39;29&＃39;,&＃39;322&＃39;,&＃39;gfhkd&＃39;,&＃39;283&＃39;,&＃39;90&＃39;]
def list1(n):
if n.isdigit():
return n
h&＃61;filter(list1,s)
print(list(h))

结果&＃xff1a;[&＃39;29&＃39;, &＃39;322&＃39;, &＃39;283&＃39;, &＃39;90&＃39;]

2.map()函数

map()函数接收两个参数&＃xff0c;一个是函数&＃xff0c;一个是序列&＃xff0c;map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素&＃xff0c;并把结果作为新的list返回。

比如&＃xff1a;

将某个列表数字中&＃xff0c;每个数字都进行加1&＃xff0c;然后输出新的列表。

s&＃61;[2,4,6,8,10]
def square(n):
return n&＃43;1
h&＃61;map(square,s)
z&＃61;list(h)
print(z)

3.reduce()函数

reduce()函数接收的参数和 map()类似&＃xff0c;一个函数 f&＃xff0c;一个list&＃xff0c;但行为和 map()不同&＃xff0c;reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数&＃xff0c;reduce()对list的每个元素反复调用函数f&＃xff0c;并返回最终结果值。

比如&＃xff1a;编写一个f函数&＃xff0c;接收x和y&＃xff0c;返回x和y的和&＃xff1a;
def f(x, y):
return x &＃43; y
调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时&＃xff0c;reduce函数将做如下计算&＃xff1a;
先计算头两个元素&＃xff1a;f(1, 3)&＃xff0c;结果为4&＃xff1b;
再把结果和第3个元素计算&＃xff1a;f(4, 5)&＃xff0c;结果为9&＃xff1b;
再把结果和第4个元素计算&＃xff1a;f(9, 7)&＃xff0c;结果为16&＃xff1b;
再把结果和第5个元素计算&＃xff1a;f(16, 9)&＃xff0c;结果为25&＃xff1b;
由于没有更多的元素了&＃xff0c;计算结束&＃xff0c;返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()&＃xff0c;但是&＃xff0c;利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数&＃xff0c;作为计算的初始值。如果把初始值设为100&＃xff0c;计算&＃xff1a;
reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125&＃xff0c;因为第一轮计算是&＃xff1a;
计算初始值和第一个元素&＃xff1a;f(100, 1)&＃xff0c;结果为101。
任务
Python内置了求和函数sum()&＃xff0c;但没有求积的函数&＃xff0c;请利用recude()来求积&＃xff1a;
输入&＃xff1a;[2, 4, 5, 7, 12]
输出&＃xff1a;2*4*5*7*12的结果
def prod(x, y):
return x*y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

PS&＃xff1a;以上内容和实例&＃xff0c;摘自网上&＃xff0c;如有雷同&＃xff0c;请联系我删除。