Python3的高阶函数map,reduce,filter的示例详解


Posted in Python onJuly 23, 2019

函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。

注意其中:map和filter返回一个惰性序列,可迭代对象,需要转化为list

>>> a = 3.1415
>>> round(a,2)
3.14
>>> a_round = round
>>> a_round(a,2)
3.14
>>> def func_devide(x, y, f):
  return f(x) - f(y)
#传递参数为函数
print(func_devide(9.3, 3.2, round))

1. map函数

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

>>> print(list(map(str, [1, 2, 3])))
['1', '2', '3']
>>> dt = map(str,[-1,2,3,4,5,-34,-45,-23.454])
>>> dt
<map object at 0x10f431dd8>
>>> list(dt)
['-1', '2', '3', '4', '5', '-34', '-45', '-23.454']
>>> dt = map(abs,[-1,2,3,4,5,-34,-45,-23.454])
>>> list(dt)
[1, 2, 3, 4, 5, 34, 45, 23.454]

注意报错:TypeError: 'map' object is not callable

一般出现的原因是迭代对象(str,abs等)或者函数(map)被修改,不再是原来的函数,导致出现不可迭代对象

2. reduce函数

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。返回的是一个计算的最终结果,函数接收两个参数:

def add(x,y):
...   return x + y
... 
>>> reduce(add,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
55
>>> def concate(x,y):
...   return str(x)+str(y)
... 
>>> reduce(concate,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
'1234567890'

reduce和map函数结合做字符串转整型(或者整型转字符串)

>>> str = '12121212132323'
>>> dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
>>> def str_arr(x):
...   dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
...   return dic_str_int[x]
... 
>>> def int_dum(x,y):
...   return 10*x + y
... 
>>> reduce(int_dum,map(str_arr,str))
12121212132323

示例,转换列表内数据为大写,首字母大写

>>> names = ['jack','john','wilianmon','jobs','bill','gates']
>>> def str_upper(string):
...   return string.upper()
... 
>>> names = map(str_upper,names)
>>> list(names)
['JACK', 'JOHN', 'WILIANMON', 'JOBS', 'BILL', 'GATES']
>>> def str_capitialize(string):
...   return string.capitalize()
... 
>>> names = ['jack','john','wilianmon','jobs','bill','gates']
>>> 
>>> names = map(str_capitialize,names)
>>> list(names)
['Jack', 'John', 'Wilianmon', 'Jobs', 'Bill', 'Gates']

列表内参数求所有元素乘积:

int_li = [2,3,5,10]
>>> reduce(lambda x, y: x*y,int_li)
300
>>> def func_mult(li=None):
...   return reduce(lambda x, y: x*y,li)
... 
>>> func_mult(int_li)
300

上面的可以根据需要转成函数,更方便调用

'123.456'转成整数123.456

方法一:截断之后拼接

def string_int(strs):
  str_li = strs.split('.')
  def str_int(str):
    dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    return dic_str_int[str]
  int_1 = reduce(lambda x, y: x*10+y, list( map(str_int,str_li[0])))
  int_2 = reduce(lambda x,y: x*10 + y,list(map(str_int,str_li[1])))
  return int_1 + int_2/(10**(len(str_li)+1))

res = string_int('123.456')
print(res)
#结果:123.456

方法二: 转成纯数字字符串

def string_int1(strs):
  # 记住位置,替换
  point_len = len(strs) - strs.find('.')-1
  str_li = strs.replace('.', '')
  def str_int(str):
    dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    return dic_str_int[str]
  int_num = reduce(lambda x,y: x*10 + y,list(map(str_int,str_li)))
  return int_num/(10**(point_len))

res = string_int1('123.456')
print(res)
#结果:123.456

3. filter函数

filter()也接收一个函数和一个序列。从一个序列中筛出符合条件的元素。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

注意:和map函数的区别

函数名 区别
map 作用于每个可迭代对象的元素,并返回处理之后的元素
filter 作用于可迭代内每个元素,根据计算后结果:True保留,Flase去掉

eg: 获取列表内所有的整数类型元素

def only_int(x):
  try:
    if isinstance(x, int):
      return True
    else:
      return False
  except ValueError as e:
    return False
dt = filter(type_int,[1,2,3,3,'3232',-34.5,34.5])
>>> list(dt)
[1, 2, 3, 3]

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python3的高阶函数map,reduce,filter的示例详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对三水点靠木网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

Python 相关文章推荐
Python中的urllib模块使用详解
Jul 07 Python
简单讲解Python中的闭包
Aug 11 Python
Python3.5编程实现修改IIS WEB.CONFIG的方法示例
Aug 18 Python
Python将list中的string批量转化成int/float的方法
Jun 26 Python
Python使用Selenium模块实现模拟浏览器抓取淘宝商品美食信息功能示例
Jul 18 Python
Python数据可视化库seaborn的使用总结
Jan 15 Python
Python简单I/O操作示例
Mar 18 Python
python动态进度条的实现代码
Jul 03 Python
Pytorch十九种损失函数的使用详解
Apr 29 Python
Python填充任意颜色,不同算法时间差异分析说明
May 16 Python
keras 简单 lstm实例(基于one-hot编码)
Jul 02 Python
拿来就用!Python批量合并PDF的示例代码
Aug 10 Python
python实现socket+threading处理多连接的方法
Jul 23 #Python
简单了解Django ContentType内置组件
Jul 23 #Python
50行Python代码获取高考志愿信息的实现方法
Jul 23 #Python
python设计tcp数据包协议类的例子
Jul 23 #Python
Django 缓存配置Redis使用详解
Jul 23 #Python
Flask框架中request、请求钩子、上下文用法分析
Jul 23 #Python
python 的 scapy库,实现网卡收发包的例子
Jul 23 #Python
You might like
Flash空降上海 化身大魔王接受挑战
2020/03/02 星际争霸
Gregarius中文日期格式问题解决办法
2008/04/22 PHP
php设计模式 Template (模板模式)
2011/06/26 PHP
php实现统计邮件大小的方法
2013/08/06 PHP
php中引用符号(&amp;)的使用详解
2013/11/13 PHP
PHP中变量引用与变量销毁机制分析
2014/11/15 PHP
地震发生中逃生十大法则
2008/05/12 Javascript
Javascript学习笔记1 数据类型
2010/01/11 Javascript
浅谈javascript的数据类型检测
2010/07/10 Javascript
可以用鼠标拖动的DIV实现思路及代码
2013/10/21 Javascript
JQUERY表单暂存功能插件分享
2016/02/23 Javascript
Angular外部使用js调用Angular控制器中的函数方法或变量用法示例
2016/08/05 Javascript
JavaScript实现前端实时搜索功能
2020/03/26 Javascript
Postman模拟发送带token的请求方法
2018/03/31 Javascript
微信小程序block的使用教程
2018/04/01 Javascript
python正则匹配查询港澳通行证办理进度示例分享
2013/12/27 Python
Python单链表简单实现代码
2016/04/27 Python
Python SQLite3简介
2018/02/22 Python
Selenium的使用详解
2018/10/19 Python
Python实现Event回调机制的方法
2019/02/13 Python
python内存管理机制原理详解
2019/08/12 Python
tensorflow 实现从checkpoint中获取graph信息
2020/02/10 Python
Python基础教程之输入输出和运算符
2020/07/26 Python
夏威夷航空官网:Hawaiian Airlines
2016/09/11 全球购物
C和C++经典笔试题附答案解析
2014/08/18 面试题
在C++ 程序中调用被C 编译器编译后的函数,为什么要加extern "C"
2014/08/09 面试题
应届生求职简历的自我评价怎么写
2013/10/23 职场文书
广告学毕业生求职信
2014/01/30 职场文书
暑期培训心得体会
2014/09/02 职场文书
民族学专业大学生职业规划范文:清晰未来的构想
2014/09/20 职场文书
学生评语集锦
2015/01/04 职场文书
标枪加油稿
2015/07/22 职场文书
初中班级口号霸气押韵
2015/12/24 职场文书
2016高中社会实践心得体会范文
2016/01/14 职场文书
如何做好员工培训计划?
2019/07/09 职场文书
vue项目中的支付功能实现(微信支付和支付宝支付)
2022/02/18 Vue.js