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摘要：的函數使得函數能直接以的每個元素作為參數傳遞到中并返回響應的新的如下求的平方在需要對中的每個元素做轉換的時候會很方便比如把中的每個轉換成當然第二個參數是也可以是或者是類結構的是不行的不過返回的結果都是這里順便說一下的結構是用表示的如是直觀的
map
map(funcname, list)
python的map 函數使得函數能直接以list的每個元素作為參數傳遞到funcname中, 并返回響應的新的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
map(str, [23,43,4545,324]) #["23", "43", "4545", "324"]
當然, 第二個參數是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
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]
這里順便說一下, dict的結構是用{} 表示的,如
{"name": "Yi_Zhi_Yu", "age":25}
是直觀的key-value形式, 那么如果{}中的是一個類list的結構呢, 如:
{"Yi_Zhi_Yu", 25}
其實, 這就是set的最終返回形式, 等價于:
set(["Yi_Zhi_Yu", 25])# 你會看到最終的輸出形式是{25, "Yi_Zhi_Yu"}
那么, 自然{}有重復值得時候也會去重
{1,3, 5, 3, 7, 9} #{1, 3, 5, 7, 9}
reduce
reduce(funcname, list)
與map相比 , reduce類似于一個聚合類的應用方法, 把list中的參數, 依次傳遞給funcname, 每次funcname的參數都是上個funcname 執行結果和下一個list中的元素, 所以, funcname 的 參數必須是兩個. 從執行過程看, 有點像遞歸
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)
執行過程依次將list中的元素傳遞到funcname函數中, 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數據
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, 第二個是可選參數, 根據可選參數返回的值, 對結果進行排序, comp_func 接受兩個參數(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
默認是正序排序:
sorted([3,4, 12, 5, 9, 1]) #[1, 3, 4, 5, 9, 12]
如果是需要倒序排列, 自定義方法:
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: 以上為學習筆記, 如有錯誤, 還望指正
參考：廖雪峰Python教程
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