python重要函数（lambda，filter，reduce，map，zip）

一、匿名函数lambda

lambda argument1,argument2,...argumentN :expression using arguments

1、lambda是一个表达式，而不是一个语句。

因为这一点，lambda可以出现在python语法不允许def出现的地方---例如，在一个列表常量中或者函数调用的参数中，此外，作为一个表达式，lambda返回一个值一个值（一个新的函数），可以选择性地值给一个变量名。相反，def语句总是得在头部将一个新的函数赋值给一个变量名，而不是将这个函数作为结果返回。

2、lambda 的主体是一个单个的表达式，而不是一个代码块。

lambda是一个为编写简单的函数设计的，而def用来处理更大的任务。

Example:

>>>f=lambda x,y,z: x+y+z

>>>f(2,3,4)

>>>x=(lambda a=”fee”,b=”fie”,c=”foe”: a+b+c)

>>>x(“wee”)

‘weefiefoe’

通常用lambda来编写跳转表，如下：

>>>L = [lambda x: x**2,

lambda x: x**3,

lambda x: x**4 ]

>>>for f in L:

print(f(2))

>>>print(L[0](3))

嵌套的lambda，如下：

>>>def action(x):

return (lambda y: x+y)

>>>act=action(99)

>>>act(2)

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>>>action = (lambda x: (lambda y: x+y))

>>>act = action(99)

>>>act(2)

101

>>>((lambda x: (lambda y: x+y))(99))(2)

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二、map函数

map(function, sequence[, sequence, ...]) -> iterator

通过定义可以看到，这个函数的第一个参数是一个函数，剩下的参数是一个或多个序列，返回值是一个迭代器。

function可以理解为是一个一对一或多对一函数，map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数，返回包含每次function函数返回值的迭代器。

返回可迭代对象，需要list调用来显示所有结果。

>>> list(map(lambda x:x+2, [1, 2, 3]))

[3, 4, 5]

>>>list(map(pow,[1,2,3],[2,3,4]))

[1,8,81]

三、filter函数

filter函数会对指定序列执行过滤操作。

filter函数的定义：

filter(function or None, sequence) ->iterator

filter函数会对序列参数sequence中的每个元素调用function函数，最后返回的结果包含调用结果为True的元素。

返回可迭代对象，需要list调用来显示所有结果。

>>>list(filter((lambda x: x>0),range(-5,5)))

[1,2,3,4]

>>>list(filter(None,range(-5,5)))

[-5, -4, -3, -2, -1, 1, 2, 3, 4]

若function为None，则会返回包含非空元素的迭代器。

四、reduce函数

reduce函数，reduce函数会对参数序列中元素进行累积。

reduce函数的定义：

functools.reduce(function, iterable[, initializer]) #python3中reduce是在functools模块中

function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从iterable中取一个元素，和上一次调用function的结果做参数再次调用function。

第一次调用function时，如果提供initial参数，会以iterable中的第一个元素和initial作为参数调用function，否则会以iterable中的前两个元素做参数调用function。

等价于：

def reduce(function, iterable, initializer=None):

it = iter(iterable)

if initializer is None:

value = next(it)

else:

value = initializer

for element in it:

value = function(value, element)

return value

>>> functools.reduce(lambda x, y:x+y, [1,2,3,4])

>>> functools.reduce(lambda x, y:x+y, [1,2,3,4], 10)

>>> functools.reduce(lambda x, y:x*y, [1,2,3,4])

如果没有initial参数，这么算：（（（1+2）+3）+4）

如果有initial参数，这么算：（（（（10+1）+2）+3）+4）

注意：function函数不能为None，function必须是有2个参数的函数。

五、zip函数

其中sorted()和zip()返回一个序列(列表)对象，reversed()、enumerate()返回一个迭代器(类似序列)

定义：zip([seql, ...])接受一系列可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。

>>> list(zip([1,23,3],[213,45,2])) #两个列表长度一致

[(1, 213), (23, 45), (3, 2)]

>>> list(zip([1,23,3],[213,45,2,34,54])) #两个列表长度不一致，以短的为准

[(1, 213), (23, 45), (3, 2)]

zip一些应用：

>>> [ [ i for i in range(3*n+1,3*n+4) ] for n in range(3) ]

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

1、二维矩阵变换（矩阵的行列互换）

>>>a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

>>>[ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))]

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

>>>list(zip(*a))

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

>>> map(list,zip(*a))

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

2、*操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能,即将合并的序列拆成多个tuple

>>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']

>>>>zip(*zip(x,y))

[(1,2,3),('a','b','c')]

3、使用zip合并相邻的列表项

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> list(zip(*([iter(a)] * 2)))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))

>>> list(group_adjacent(a, 3))

[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 2))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 1))

[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

>>> list(zip(a[::2], a[1::2]))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> list(zip(a[::3], a[1::3], a[2::3]))

[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*(a[i::k] for i in range(k)))

>>> list(group_adjacent(a, 3))

[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 2))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 1))

[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

4、使用zip和iterators生成滑动窗口 (n -grams)

>>> from itertools import islice

>>> def n_grams(a, n):

z = (islice(a, i, None) for i in range(n))

return zip(*z)

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> list(n_grams(a, 3))

[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5), (4, 5, 6)]

>>> list(n_grams(a, 2))

[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]

>>>list(n_grams(a, 4))

[(1, 2, 3, 4), (2, 3, 4, 5), (3, 4, 5, 6)]

5、使用zip反转字典

>>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

>>> list(m.items())

[('a', 1), ('c', 3), ('b', 2), ('d', 4)]

>>> list(zip(m.values(), m.keys()))

[(1, 'a'), (3, 'c'), (2, 'b'), (4, 'd')]

>>>dict(zip(m.values(), m.keys()))

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}

转自：https://www.cnblogs.com/MrFiona/p/5958916.html

python重要函数（lambda，filter，reduce，map，zip）

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