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Map?

Map 會將?個函數映射到?個輸?列表的所有元素上。

這是它的規范：規范 map(function_to_apply, list_of_inputs) ?多數時候，

我們要把列表中所有元素?個個地傳遞給?個函數，并收集輸出。

??說：

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

Map 可以讓我們??種簡單?漂亮得多的?式來實現。

就是這樣：

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

?多數時候，我們使?匿名函數(lambdas)來配合 map

不僅 ?于?列表的輸?， 我們甚?可以?于?列表的函數

def multiply(x): return (x*x)def add(x): return (x+x)funcs = [multiply, add]for i in range(5): value = map(lambda x: x(i), funcs)print(list(value))#?上?print時，加了list轉換，是為了python2/3的兼容性# 在python2中map直接返回列表，但在python3中返回迭代器# 因此為了兼容python3, 需要list轉換?下# Output:# [0, 0]# [1, 2]# [4, 4]# [9, 6]# [16, 8]

Filter

顧名思義，filter過濾列表中的元素，并且返回?個由所有符合要求的元素所

構成的列表，符合要求即函數映射到該元素時返回值為True.?

這?是?個簡短的例?：

number_list = range(-5, 5)less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)print(list(less_than_zero))#?上?print時，加了list轉換，是為了python2/3的兼容性# 在python2中filter直接返回列表，但在python3中返回迭代器# 因此為了兼容python3, 需要list轉換?下# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

這個 filter 類似于?個 for 循環，但它是?個內置函數，并且更快。

注意：如果 map 和 filter 對你來說看起來并不優雅的話，那么你可以試試列 表/字典/元組推導式。?部分情況下推導式的可讀性更好? ? ?

Reduce?

當需要對?個列表進??些計算并返回結果時，Reduce 是?常有?的函數。

舉個例 ?，當你需要計算?個整數列表的乘積時。

通常在 Python 中你可能會使?基本的 for 循環來完成這個任務。

現在我們來試試 reduce：

from functools import reduceproduct = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )# Output: 24

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python list转map_Python 进阶之术 Map Filter Reduce的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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