Python——map、reduce、filter函数

map

map(function, iterable, ...)

参数：

function    函数，常用lambda表达式
iterable    一个或多个序列

函数功能：

对序列iterable中的每一个元素调用function，将结果组成新迭代器对象返回

实例：

>>> map(lambda x: x ** 2, range(6))
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> list(map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]))
[3, 7, 11, 15, 19]

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reduce

from functools import reduce    #使用前需引入

reduce(function, iterable[, initializer])

参数：

function    两个参数的函数，常用lambda表达式
iterable    序列
initializer    可选，初始参数

函数功能：

先对序列iterable中的前两个元素调用function，将返回值与第三个元素一起调用function，依次类推，将最后一次调用function的结果返回。

实例：

 #计算0 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5
>>> reduce(lambda x, y: x + y, range(6))  
15

#计算1！+2！+3！+4！+5！
>>> reduce(lambda m, n: m + reduce(lambda y, z: y*z, range(1, n+1)), range(1, 6))
153

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filter

filter(function, iterable)

参数：

function   判断函数，返回bool
iterable    序列

函数功能：

对序列iterable中的元素依次调用function，将function返回值为True的元素组成新迭代器对象返回

实例：

#将range(6)中的偶数组成新列表返回
>>> list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(6)))
[0, 2, 4]