pythonのmap/reduce/filter/lambda関数

map
map()関数は2つのパラメータを受信し、1つは関数であり、1つはシーケンスであり、mapは入力した関数をシーケンスの各要素に順次作用させ、結果を新しいlistとして返す.

方式1:パラメータ

を受信する

>>> def f(x):
        return x * x
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
   
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(n))
print L

方式2:2つのパラメータ

を受信する

>>> print map(lambda x , y : x ** y, [2,4,6],[3,2,1])
[8, 16, 6]

上でmap関数を使用しない場合は、forループを使用して、各位置の要素を順番に呼び出して実行するしかありません.戻り値をメタグループにすることもできます.次のようになります.

>>> print map(lambda x , y : (x ** y, x + y), [2,4,6],[3,2,1])
[(8, 5), (16, 6), (6, 7)]

方式3:function関数がなく、zip関数がfunc関数のときNoneに相当する.これはzip()関数と同じであり、zip()はこれに取って代わり始め、複数のリストの同じ位置の要素を1つのメタグループにまとめることを目的としている.例:

>>> print map(None, [2,4,6],[3,2,1])
[(2, 3), (4, 2), (6, 1)]

>>> map(int, (1,2,3))
[1, 2, 3]    ***      list***

>>> map(int, '1234')
[1, 2, 3, 4]    ***       list***

>>> map(int, {1:2,2:3,3:4})
[1, 2, 3]      ***     key，         list ***

>>> map(tuple, 'agdf')
[('a',), ('g',), ('d',), ('f',)]       
***        ，            ***

def u_to_l (s):
  return s.upper()
print map(u_to_l,'asdfd’)            #       

reduce
reduceは1つの関数を1つのシーケンスに作用する[x 1,x 2,x 3...]で、この関数は2つのパラメータを受信しなければなりません.reduceは結果をシーケンスの次の要素と累積計算し続けます.

def myadd(x,y):  
    return x+y  
sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7))  
print sum  

その結果、1+2+3+4+5+6+7を出力する結果である28はもちろん、lambdaの方法でも、より簡単です.

sum=reduce(lambda x,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7))  
print sum 

filter
filter()も関数とシーケンスを受信します.map()と異なる場合、filter()は入力された関数を各要素に順次適用し、戻り値がTrueかFalseかに基づいて要素を保持または破棄するかを決定します.

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])

[1, 5, 9, 15]

lambda

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    lambda x: x * x     ：
def f(x):
    return x * x