python——map和filter的使用

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python内置函数map和filter都是对一个序列进行相应的操作，map是对每一元素做自定义的映射，filter是对序列每个元素过滤。

• filter（fun，sequence）

参数fun可以是一个自定义的函数名，也可以使用lambda函数。参数sequence是一个序列，可以是列表、元组或者字符串 。函数对序列每一元素做出条件判断，并把所有的True元素返回，返回对象是一个迭代器。如下所示：

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def fun(a):
    return a % 2 ==0
res = filter(lambda x:x>5,a)
print(res)
print(list(res))
res1 = filter(fun,a)
print(res1)
print(list(res1))

<filter object at 0x0031FA70>
[6, 7, 8, 9]
<filter object at 0x0032D8D0>
[2, 4, 6, 8]

• map（fun，sequence）

参数上map函数与filter是一样的，他们的差别就是函数是对每个元素做一个数学上的代换，而非条件的判断。这个函数返回的也是一个迭代器。如下所示：

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
b = [2,3,4,5,6,7,8,9,0]
def fun(a):
    return a+1
res = map(lambda x,y:x+y,a,b)
print(res)
print(list(res))
res1 = map(fun,a)
print(res1)
print(list(res1))

<map object at 0x03A5D8D0>
[3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 9]
<map object at 0x03AFC110>
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

• reduce（fun，sequence）

参数是与上面两个是一样的，他的功能是对一个序列进行压缩运算，得到一个值。但是reduce在python2的时候是内置函数，到了python3移到了functools模块，所以使用之前需要 from functools import reduce 。与上面的区别是，该函数返回一个值，而非迭代器，且fun函数必须传入两个参数。如下所示：

from functools import reduce
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def fun(a,b):
    return a*b

res = reduce(lambda x,y:x+y,a)
print(res)
res1 = reduce(fun,a)
print(res1)

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