map
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map(funcname, list) |
python的map 函式使得函式能直接以list的每個元素作為引數傳遞到funcname中, 並返回響應的新的list
如下:
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def sq(x): return x*x #求x的平方 map(sq, [1,3, 5,7,9]) #[1, 9, 25, 49, 81] |
在需要對list中的每個元素做轉換的時候, 會很方便
比如,把list中的每個int 轉換成str
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map(str, [23,43,4545,324]) #['23', '43', '4545', '324'] |
當然, 第二個引數是list, 也可以是tuple 或者是set類list結構的, dict 是不行的,不過返回的結果都是list
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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] |
這裡順便說一下, dict的結構是用{} 表示的,如
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{"name": "Yi_Zhi_Yu", "age":25} |
是直觀的key-value形式, 那麼如果{}中的是一個類list的結構呢, 如:
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{"Yi_Zhi_Yu", 25} |
其實, 這就是set的最終返回形式, 等價於:
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set(["Yi_Zhi_Yu", 25])# 你會看到最終的輸出形式是{25, 'Yi_Zhi_Yu'} |
那麼, 自然{}有重複值得時候也會去重
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{1,3, 5, 3, 7, 9} #{1, 3, 5, 7, 9} |
reduce
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reduce(funcname, list) |
與map相比 , reduce類似於一個聚合類的應用方法, 把list中的引數, 依次傳遞給funcname, 每次funcname的引數都是上個funcname 執行結果和下一個list中的元素, 所以, funcname 的 引數必須是兩個. 從執行過程看, 有點像遞迴
例如: 求range(1, 101)(不包括101)的和,
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def c_sum(x, y): return x + y; reduce(c_sum, range(1,101)) #5050 |
filter
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filter(funcname, list) |
執行過程依次將list中的元素傳遞到funcname函式中, 根據funcname返回的True或False 保留或丟棄元素
例: 返回某個list中的所有int資料
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def is_int(x): if isinstance(x, (int)): return True else: return False filter(is_int, ["Yi",2, "3", 4]) #[2, 4] |
sorted
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sorted( list, [comp_func]) |
排序方法, 第二個是可選引數, 根據可選引數返回的值, 對結果進行排序, comp_func 接受兩個引數(x, y), 最終返回的結果應該是-1.0,1, 如果返回的是-1, 表示x , 0表示x=y, 1表示x>y, 所以, 實際的排序可以自定義
預設是正序排序:
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sorted([3,4, 12, 5, 9, 1]) #[1, 3, 4, 5, 9, 12] |
如果是需要倒序排列, 自定義方法:
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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: 以上為學習筆記, 如有錯誤, 還望指正
參考：廖雪峰Python教程