python 高階函數

映射類map()：會根據提供的函數對指定序列做映射，映射的結果可以進行相應的類型轉換。

語法格式如下：

# 第一個參數為映射函數，之后的一個或多個參數為可迭代類型，返回結果為map對象
map(func, *iterables) --> map object
# 迭代類型參數的個數，取決於映射函數所需的參數。

注意：當有多個迭代類型參數參加映射時，映射結果取決於長度小的迭代類型。即當其中一個迭代類型映射結束，則全部結束。

 

示例一：返回列表中元素平方后的結果

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

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<map object at 0x0000011C145567B8>
[1, 4, 9, 16, 25]

 

示例二：對兩個列表中的元素對應求和

list_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list_y = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(map(lambda x,y : x+y, list_x, list_y)))

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[2, 4, 6, 8, 10]

 

累積運算函數reduce()：會根據提供的運算函數對迭代類型參數中的元素進行累積運算。

語法格式如下：

from functools import reduce
# 最后一個可選參數initial為累積運算的初始值
reduce(function, sequence[, initial]) -> value

 

示例三：對列表中的元素以10為初始值進行累乘

from functools import reduce
list_x = [1, 2, 3, 4, 5]
print(reduce(lambda x, y : x*y, list_x, 10))

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1200

 

過濾類filter()：根據提供的判斷函數，對迭代類型參數進行過濾，保留使運算函數返回true的元素。

語法格式如下：

# 當第一個參數為None時，保留其中為true的元素
filter(function or None, iterable) --> filter object

 

示例四：保留列表中小於100的元素

list_x = [12, 809, 87, 900, 100]
print(filter(lambda x : True if x < 100 else False, list_x))
print(list(filter(lambda x : True if x < 100 else False, list_x)))

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<filter object at 0x000002B8827267B8>
[12, 87]

 

總結一下

map()是映射類，reduce()是累積運算函數，filter()是過濾類，其中map()和reduce()返回的都為它們的對象，reduce()返回的是累積運算后的結果，使用reduce()時要from functools import reduce。