這篇文章給大家介紹如何分析python的map、reduce函數(shù)，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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小編講的是Python的map、reduce兩大函數(shù)。

這對兄弟是出現(xiàn)頻率極高且相當(dāng)實(shí)用的python函數(shù)，初學(xué)者會較難理解，看完本文你就能搞定它們嘍！

map

map()方法會將 一個(gè)函數(shù) 映射到序列的每一個(gè)元素上，生成新序列，包含所有函數(shù)返回值。

也就是說序列里每一個(gè)元素都被當(dāng)做x變量，放到一個(gè)函數(shù)f(x)里，其結(jié)果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......組成的新序列。

如何使用map函數(shù)?

     
   
   
   map(function_to_apply, list_of_inputs)

• function_to_apply：代表函數(shù)

• list_of_inputs：代表輸入序列

注意：python3中 map函數(shù)返回的是 迭代器  

大多數(shù)時(shí)候，我們要把列表中所有元素一個(gè)個(gè)地傳遞給一個(gè)函數(shù)，并收集輸出。

比方說：

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

map函數(shù)可以讓我們用一種簡單而漂亮得多的方式來實(shí)現(xiàn)：

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

上面使用了匿名函數(shù)，也可以自定義函數(shù)：

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

02

reduce

reduce相比map稍復(fù)雜點(diǎn)

reduce的工作過程是 ：在迭代序列的過程中，首先把 前兩個(gè)元素（只能兩個(gè)）傳給 函數(shù)，函數(shù)加工后，然后把 得到的結(jié)果和第三個(gè)元素 作為兩個(gè)參數(shù)傳給函數(shù)參數(shù)， 函數(shù)加工后得到的結(jié)果又和第四個(gè)元素 作為兩個(gè)參數(shù)傳給函數(shù)參數(shù)，依次類推。 

reduce函數(shù)怎么用？

     
   
   
   reduce(function, iterable[, initializer])

• function：代表函數(shù)

• iterable：序列

• initializer：初始值（可選）

與map不同，reduce不可以直接使用，需要用from functools import reduce導(dǎo)入

比如說我要求10的階乘，就可以用reduce做：

     
   
   
   # 導(dǎo)入reduce  
    
    from functools import reduce   
    
    # 定義函數(shù)  
    
    def f(x,y):  
    
        return x*y  
    
    # 定義序列，含1~10的元素  
    
    items = range(1,11)  
    
    # 使用reduce方法  
    
    result = reduce(f,items)  
    
    print(result)

關(guān)于如何分析python的map、reduce函數(shù)就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。