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如何分析python的map、reduce函数

这篇文章给大家介绍如何分析python的map、reduce函数，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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小编讲的是Python的map、reduce两大函数。

这对兄弟是出现频率极高且相当实用的python函数，初学者会较难理解，看完本文你就能搞定它们喽！

如何分析python的map、reduce函数

01

map

map()方法会将 一个函数 映射到序列的每一个元素上，生成新序列，包含所有函数返回值。

也就是说序列里每一个元素都被当做x变量，放到一个函数f(x)里，其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列。

如何分析python的map、reduce函数

如何使用map函数?

     
   
   
   map(function_to_apply, list_of_inputs)

  • function_to_apply：代表函数

  • list_of_inputs：代表输入序列

注意：python3中 map函数返回的是 迭代器  

大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。

比方说：

     
   
   
   items = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表  
    
    squared = []  
    
    for i in items:  
    
        squared.append(i**2)

map函数可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现：

     
   
   
   items = [1, 2, 3, 4, 5]  
    
    squared = list(map(lambda x: x**2, items))

上面使用了匿名函数，也可以自定义函数：

     
   
   
   items = [1, 2, 3, 4, 5]  
    
    def f(x):  
    
        return x**2  
    
    squared = list(map(f, items))

02

reduce

reduce相比map稍复杂点

reduce的工作过程是 ：在迭代序列的过程中，首先把 前两个元素（只能两个）传给 函数，函数加工后，然后把 得到的结果和第三个元素 作为两个参数传给函数参数， 函数加工后得到的结果又和第四个元素 作为两个参数传给函数参数，依次类推。 

如何分析python的map、reduce函数

reduce函数怎么用？

     
   
   
   reduce(function, iterable[, initializer])

  • function：代表函数

  • iterable：序列

  • initializer：初始值（可选）

与map不同，reduce不可以直接使用，需要用from functools import reduce导入

如何分析python的map、reduce函数

比如说我要求10的阶乘，就可以用reduce做：

     
   
   
   # 导入reduce  
    
    from functools import reduce   
    
    # 定义函数  
    
    def f(x,y):  
    
        return x*y  
    
    # 定义序列，含1~10的元素  
    
    items = range(1,11)  
    
    # 使用reduce方法  
    
    result = reduce(f,items)  
    
    print(result)

关于如何分析python的map、reduce函数就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。


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