摘要：的函数使得函数能直接以的每个元素作为参数传递到中并返回响应的新的如下求的平方在需要对中的每个元素做转换的时候会很方便比如把中的每个转换成当然第二个参数是也可以是或者是类结构的是不行的不过返回的结果都是这里顺便说一下的结构是用表示的如是直观的
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, (1,3, 5,7,9)) # tuple [1, 9, 25, 49, 81] map(sq, set([1,3, 5,3,7,9])) # set [1, 9, 81, 25, 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
{1,3, 5, 3, 7, 9} #{1, 3, 5, 7, 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
默认是正序排序:
sorted([3,4, 12, 5, 9, 1]) #[1, 3, 4, 5, 9, 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([3,4, 12, 5, 9, 1], m_order) #[12, 9, 5, 4, 3, 1]
PS: 以上为学习笔记, 如有错误, 还望指正
参考：廖雪峰Python教程
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