python中的zip、map、reduce 、lambda、filter函數的使用

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lambda函數

lambda只是一個表達式，函數體比def簡單不少。

lambda的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

lambda表達式是起到一個函數速寫的做用。容許在代碼內嵌入一個函數的定義。

以下例子：

定義了一個lambda表達式，求三個數的和。

再看一個例子：

用lambda表達式求n的階乘。

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lambda表達式也能夠用在def函數中。

看例子：

這裏定義了一個action函數，返回了一個lambda表達式。其中lambda表達式獲取到了上層def做用域的變量名x的值。

a是action函數的返回值，a(22)，便是調用了action返回的lambda表達式。

這裏也能夠把def直接寫成lambda形式。以下

zip()函數用法

 

zip()是Python的一個內建函數，它接受一系列可迭代的對象做爲參數，將對象中對應的元素打包成一個個tuple（元組），而後返回由這些tuples組成的list（列表）。若傳入參數的長度不等，則返回list的長度和參數中長度最短的對象相同。利用*號操做符，能夠將list unzip（解壓），看下面的例子就明白了：

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

>>> a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c = [4,5,6,7,8] >>> zipped = zip(a,b) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(a,c) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(*zipped) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

 

對於這個並非很經常使用函數，下面舉幾個例子說明它的用法：

 

* 二維矩陣變換（矩陣的行列互換）

 

好比咱們有一個由列表描述的二維矩陣
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
經過python列表推導的方法，咱們也能輕易完成這個任務

1 2	print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

 

另一種讓人困惑的方法就是利用zip函數：

 

1 2 3 4 5

>>> a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> zip(*a) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] >>> map(list,zip(*a)) [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

 

這種方法速度更快但也更難以理解，將list當作tuple解壓，剛好獲得咱們「行列互換」的效果，再經過對每一個元素應用list()函數，將tuple轉換爲list

 

Python函數式編程——map()、reduce()

map()

格式：map( func, seq1[, seq2...] )

Python函數式編程中的map()函數是將func做用於seq中的每個元素，並用一個列表給出返回值。若是func爲None，做用同zip()。

當seq只有一個時，將func函數做用於這個seq的每一個元素上，獲得一個新的seq。下圖說明了只有一個seq的時候map()函數是如何工做的（本文圖片來源：《Core Python Programming (2nd edition)》）。

能夠看出，seq中的每一個元素都通過了func函數的做用，獲得了func(seq[n])組成的列表。

下面舉一個例子進行說明。假設咱們想要獲得一個列表中數字%3的餘數，那麼能夠寫成下面的代碼。

 

Python函數式編程之map使用（一個seq）

 

 

 

 

 

Python

 

1 2 3 4 5 6

# 使用map print map( lambda x: x%3, range(6) )  # [0, 1, 2, 0, 1, 2]   #使用列表解析 print [x%3 for x in range(6)]  # [0, 1, 2, 0, 1, 2]

 

這裏又和上次的filter()同樣，使用了列表解析的方法代替map執行。那麼，何時是列表解析沒法代替map的呢？

原來，當seq多於一個時，map能夠並行地對每一個seq執行以下圖所示的過程：

也就是說每一個seq的同一位置的元素在執行過一個多元的func函數以後，獲得一個返回值，這些返回值放在一個結果列表中。

下面的例子是求兩個列表對應元素的積，能夠想象，這是一種可能會常常出現的情況，而若是不是用map的話，就要使用一個for循環，依次對每一個位置執行該函數。

 

Python函數式編程之map使用（多個seq）

 

 

 

 

 

Python

 

1	print map( lambda x, y: x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [4, 10, 18]

 

上面是返回值是一個值的狀況，實際上也能夠是一個元組。下面的代碼不止實現了乘法，也實現了加法，並把積與和放在一個元組中。

 

Python函數式編程之map使用（多個seq）

 

 

 

 

 

Python

 

1	print map( lambda x, y: ( x * y, x + y), [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [(4, 5), (10, 7), (18, 9)]

 

還有就是上面說的func是None的狀況，它的目的是將多個列表相同位置的元素歸併到一個元組，在如今已經有了專用的函數zip()了。

 

Python函數式編程之map使用（func爲None）

 

 

 

 

 

Python

 

1 2 3

print map( None, [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]   print zip( [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

 

須要注意的是，不一樣長度的多個seq是沒法執行map函數的，會出現類型錯誤。

reduce()

格式：reduce( func, seq[, init] )

reduce函數即爲化簡，它是這樣一個過程：每次迭代，將上一次的迭代結果（第一次時爲init的元素，如沒有init則爲seq的第一個元素）與下一個元素一同執行一個二元的func函數。在reduce函數中，init是可選的，若是使用，則做爲第一次迭代的第一個元素使用。

簡單來講，能夠用這樣一個形象化的式子來講明：
reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3)

下面是reduce函數的工做過程圖：

舉個例子來講，階乘是一個常見的數學方法，Python中並無給出一個階乘的內建函數，咱們可使用reduce實現一個階乘的代碼。

 

Python函數式編程之reduce使用

 

 

 

 

 

Python

 

1 2	n = 5 print reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1))  # 120

 

那麼，若是咱們但願獲得2倍階乘的值呢？這就能夠用到init這個可選參數了。

 

Python函數式編程之reduce使用

 

 

 

 

 

Python

 

 

1 2 3

m = 2 n = 5 print reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, n + 1 ), m )  # 240

幸運之神的降臨，每每只是由於你多看了一眼，多想了一下，多走了一步。

filter函數

filter()函數是 Python 內置的另外一個有用的高階函數，filter()中的兩個參數, 第一個爲func, 第二個應該是可迭代對象(字符串, 列表, 元祖, 字典, 集合, range(), 生成器)均可以，這個函數 f 的做用是對每一個元素進行判斷，返回 True或 False，filter()根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新list。

例如，要從一個list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中刪除偶數，保留奇數，首先，要編寫一個判斷奇數的函數：

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

而後，利用filter()過濾掉偶數：

>>>filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

結果：

[1, 7, 9, 17]

利用filter()，能夠完成不少有用的功能，例如，刪除 None 或者空字符串：

def is_not_empty(s):
    return s and len(s.strip()) > 0
>>>filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

結果：

['test', 'str', 'END']

注意: s.strip(rm) 刪除 s 字符串中開頭、結尾處的 rm 序列的字符。

當rm爲空時，默認刪除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，以下：

>>> a = ' 123'
>>> a.strip()
'123'

>>> a = '\t\t123\r\n'
>>> a.strip()
'123'

練習：

請利用filter()過濾出1~100中平方根是整數的數，即結果應該是：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

方法：

import math
def is_sqr(x):
    return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))

結果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]