一、map()函數
map()是 Python 內置的高階函數
- 有兩個參數,第一個是接收一個函數 f(匿名函數或者自定義函數都OK啦);第二個參數是一個 可迭代對象
- 功能是通過把函數 f 依次作用在 第二個參數 的每個元素上,得到一個新的 list 並返回。(新的 list 元素的個數與位置與舊的 list 一致)
- 實質就是內部 for 循環,遍歷迭代對象的每一個元素
例如,我們現在有一個需求,對於一個 list num_1 = [1, 2, 3, 4]
如果希望把list的每個元素都作平方,就可以用map()函數:
因此,我們只需要傳入函數f(x)=x*x,就可以利用map()函數完成這個計算:
num_1 = [1, 2, 3, 4] def f(x): return x * x print(list(map(f, num_1))) #輸出結果: [1, 4, 9, 10]
也可以使用上節課學習的匿名函數來寫
num_1 = [1, 2, 3, 4] print(list(map(lambda x : x + 1, num_1))) #輸出結果: [1, 4, 9, 10]
注意:
map()函數不改變原有的 list,而是返回一個新的 list。
利用map()函數,可以把一個 list 轉換為另一個 list,只需要傳入轉換函數。
由於list包含的元素可以是任何類型,因此,map() 不僅僅可以處理只包含數值的 list,事實上它可以處理包含任意類型的 list,只要傳入的函數f可以處理這種數據類型。
任務
假設用戶輸入的英文名字不規范,沒有按照首字母大寫,后續字母小寫的規則,請利用map()函數,把一個list(包含若干不規范的英文名字)變成一個包含規范英文名字的list:
輸入:['adam', 'LISA', 'barT']
輸出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']
#方法一: name_1 = ['adam', 'LISA', 'barT'] def format_name(x): name = x[0:1].upper() + x[1:].lower() return name print(list(map(format_name,name_1))) #方法二: name_1 = ['adam', 'LISA', 'barT'] print(list(map(lambda x : x[0:1].upper() + x[1:].lower(),name_1)))
二、filter()函數
filter()函數是 Python 內置的一個有用的高階函數
- filter()函數接收一個函數 f 和一個list
- 這個函數 f 的作用是對每個元素進行判斷,返回 True或 False
- filter()根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素,返回由符合條件元素組成的新list。
- (即函數處理結果為 True 的保留,為 False 的過濾)
例如,要從一個list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中刪除偶數,保留奇數
首先,要編寫一個判斷奇數的函數:
然后,利用filter()過濾掉偶數:
#方法一:(利用自定義函數) num_1 = [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17] def is_odd(x): return x % 2 == 1 print(list(filter(is_odd, num_1))) #結果: [1, 7, 9, 17] #方法二:(利用匿名函數)
num_1 = [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17] print(list(filter(lambda x : x % 2 == 1, num_1)))
利用filter(),可以完成很多有用的功能
任務一:刪除 None 或者空字符串:
方法一:(利用自定義函數) list_1 = ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'] def is_not_empty(s): return s and len(s.strip()) > 0 print(list(filter(is_not_empty, list_1))) 方法二:(利用匿名函數) list_1 = ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'] print(list(filter(lambda s : s and len(s.strip()) > 0, list_1)))
回顧:s.strip()
s.strip(rm) 刪除 s 字符串中開頭、結尾處的 rm 序列的字符。
當rm為空時,默認刪除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' '),如下:
a = ' 123' a.strip() #結果: '123' a='\t\t123\r\n' a.strip() #結果:'123'
任務二:利用filter()過濾出1~100中平方根是整數的數,即結果應該是:
import math def is_int_sqrt(x): return math.sqrt(x) % 2 == 1 or math.sqrt(x) % 2 == 0 print(list(filter(is_int_sqrt, range(0,101)))) #執行結果: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
注意:因為用到平方根函數 math.sqrt(x) ,而這個函數在 import math 庫里,調用時需要在程序開頭說明
三、reduce()函數
reduce()函數是Python內置的一個高階函數。
- reduce()函數接收的參數和 map()類似
- 一個函數 f,一個list,但行為和 map()不同
- reduce()傳入的函數 f 必須接收兩個參數,reduce()對list的每個元素反復調用函數f,並返回最終結果值。
- 簡單來說,reduce()函數處理一個序列,然后把序列進行合並操作
- 在python3中,使用reduce()函數,需要聲明 from functools import reduce
例如,編寫一個sum_num1函數,接收x和y,返回x和y的和:
from functools import reduce num_1 = [1, 3, 5, 7, 9] def sum_num1(x, y): return x + y print(reduce(sum_num1 ,num_1))
''' #分析過程如下: reduce函數將做如下計算: 先計算頭兩個元素:sum_num1(1, 3),結果為4; 再把結果和第3個元素計算:sum_num1(4, 5),結果為9; 再把結果和第4個元素計算:sum_num1(9, 7),結果為16; 再把結果和第5個元素計算:sum_num1(16, 9),結果為25; 由於沒有更多的元素了,計算結束,返回結果25。 上述計算實際上是對 list 的所有元素求和。雖然Python內置了求和函數sum(),但是,利用reduce()求和也很簡單。 '''
reduce()還可以接收第3個可選參數,作為計算的初始值。
如果把初始值設為100,計算:
from functools import reduce num_1 = [1, 3, 5, 7, 9] def sum_num1(x, y): return x + y print(reduce(sum_num1 ,num_1,100))
計算初始值和第一個元素:sum_num1(100, 1),結果為101。其余過程同上
任務二:
Python內置了求和函數sum(),但沒有求積的函數,請利用recude()來求積:
輸入:[2, 4, 5, 7, 12]
輸出:2*4*5*7*12的結果
#方法一: from functools import reduce num_1 = [2, 4, 5, 7, 12] def fun(x, y): return x * y print(reduce(fun, num_1)) #方法二: from functools import reduce num_1 = [2, 4, 5, 7, 12] print(reduce(lambda x ,y: x * y, num_1))
