ラムダマップ（）フィルタ（）ZIP（）行使

演習：

マップの文字列リストに対処するために、すべてのリストは一例alex_sbため、SBになります

l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]

l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
l = list(map(lambda x:{"name":x["name"]+"_sb"},l))
print(l)

リットルをマップするには、次の工程では、リストで新しいリストを取得し、リストが最後SBのそれぞれの名前であります

l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]

l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
l1 = list(map(lambda x:{"name":x["name"]+"sb"},l))
print(l1)

対処するためのフィルタでは、株価を取得することが20の銘柄よりも大きく、

shares={
 'IBM':36.6,
 'Lenovo':23.2,
 'oldboy':21.2,
 'ocean':10.2,
         }

shares={
 'IBM':36.6,
 'Lenovo':23.2,
 'oldboy':21.2,
 'ocean':10.2,
         }
lst = list(filter(lambda x:shares[x]>20,shares))
print(lst)

そこ以下の辞書は、各株式の合計購入価格を取得しており、イテレータに入れました。
結果：[9110.0、27161.0、...]のリスト

portfolio = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]

portfolio = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]
lst = map(lambda x: x["shares"]*x["price"],portfolio)
print(list(lst))

またはフィルタ100によってフィルタリング上記の辞書には、一価の株式よりも大きくなります。

portfolio = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]
lst = filter(lambda x:x["shares"]>100,portfolio)
print(list(lst))

データは、次の3種類がありますが、

 l1 = [1,2,3,4,5,6]
 l2 = ['oldboy','alex','wusir','太白','日天']
 tu = ('**','***','****','*******')

書き込みコード、それが最終的に得られる（> 2の各祖先、および第三の最初の要素は、*は少なくとも4です。）

 [(3, 'wusir', '****'), (4, '太白', '*******')]

このようなデータ。

l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
l2 = ['oldboy', 'alex', 'wusir', '太白', '日天']
tu = ('**', '***', '****', '*******')
lst = zip(l1,l2,tu)
print(list(filter(lambda x:x[0]>2 and len(x[2])>3,list(lst))))

））次のタイプのデータ（実際のタイトルを持っています：

 l1 = [ {'sales_volumn': 0},
       {'sales_volumn': 108},
       {'sales_volumn': 337},
       {'sales_volumn': 475},
       {'sales_volumn': 396},
       {'sales_volumn': 172},
       {'sales_volumn': 9},
       {'sales_volumn': 58}, 
       {'sales_volumn': 272}, 
       {'sales_volumn': 456}, 
       {'sales_volumn': 440},
       {'sales_volumn': 239}]

L1は、新しいリストを形成するために、各辞書のためのリストでサイズ値によってソートされます。

l1 = [{'sales_volumn': 0},
      {'sales_volumn': 108},
      {'sales_volumn': 337},
      {'sales_volumn': 475},
      {'sales_volumn': 396},
      {'sales_volumn': 172},
      {'sales_volumn': 9},
      {'sales_volumn': 58},
      {'sales_volumn': 272},
      {'sales_volumn': 456},
      {'sales_volumn': 440},
      {'sales_volumn': 239}]
lst = sorted(l1,key=lambda x:x["sales_volumn"])
print(lst)

私たちは、より古い16歳辞書をフィルタリングすることで、次のようなデータ構造を持っています
```
lst = [{'id':1,'name':'alex','age':18},
        {'id':1,'name':'wusir','age':17},
        {'id':1,'name':'taibai','age':16},]
```

lst = [{'id':1,'name':'alex','age':18},
        {'id':1,'name':'wusir','age':17},
        {'id':1,'name':'taibai','age':16},]
new_lst =filter(lambda x:x["age"]>16,lst)
print(list(new_lst))

9.以下のリストは、昇順の要素の長さに応じて

lst = ['天龙八部','西游记','红楼梦','三国演义']

lst = ['天龙八部','西游记','红楼梦','三国演义']
new_lst = sorted(lst,key=lambda x:len(x))
print(new_lst)

年齢の要素に応じて昇順に10以下のデータ、

lst = [{'id':1,'name':'alex','age':18},
    {'id':2,'name':'wusir','age':17},
    {'id':3,'name':'taibai','age':16},]

lst = [{'id':1,'name':'alex','age':18},
    {'id':2,'name':'wusir','age':17},
    {'id':3,'name':'taibai','age':16},]
new_lst = sorted(lst,key=lambda x:x["age"])
print(new_lst)

コード11 ...物語、二つの方法の違いを見てください

lst = [1,2,3,5,9,12,4]
lst.reverse()
print(lst)

print(list(reversed(lst)))

lst = [1,2,3,5,9,12,4]
lst.reverse()
print(lst)
#直接修改了原列表

print(list(reversed(lst)))
#原列表没有改变,只是新建了一个列表

探している結果（面接の質問）

v = [lambda :x for x in range(10)]
print(v)
print(v[0])
print(v[0]())

v = [lambda :x for x in range(10)]
print(v)#10个lambda函数地址
print(v[0])#第一个lambda函数的地址<function <listcomp>.<lambda> at 0x000002846C5EDB70>
print(v[0]())#9

13の評価結果（面接の質問）

v = (lambda :x for x in range(10))
print(v)
print(v[0])
print(v[0]())
print(next(v))
print(next(v)())

v = (lambda :x for x in range(10))
print(v)#生成器地址<generator object <genexpr> at 0x00000257F81E4C50>
print(v[0])#报错
print(v[0]())#报错
print(next(v))#生成器第一个函数的地址<function <genexpr>.<lambda> at 0x00000257F827DAE8>
print(next(v)())#1

出力は何14.map（STR、[1,2,3,4,5,6,7,8,9]）？（インタビューの質問）

map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
#什么也不输出
print(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
#得到一个迭代器的地址
print(list(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))
#['1','2','3','4','5','6,'7','8','9']

配列は15 34,1,2,5,6,6,5,4,3,3]配列の総数はそれが重複しています（上記のデータを繰り返していないことが判明する関数を記述してください。 1 + 2 = 3）（インタビュー質問の和）

#方法一

lst = [34,1,2,5,6,6,5,4,3,3]
l = 2*sum(set(lst)) - sum(lst)
print(l)
#方法二
lst = [34,1,2,5,6,6,5,4,3,3]
from functools import reduce
lst = sum(filter(lambda x: lst.count(x) < 2, lst))
print(lst)

16 :(インタビューの質問、より困難な、他人の評価結果は、最初のタイトルを行います）

def num():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(2)for m in num()])

结果
#[6,6,6,6]

ラムダマップ（）フィルタ（）ZIP（）行使

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