Detailed explanation of python functions map, filter, and reduce

This article shares with you a detailed explanation of the python functions map, filter, and reduce. The content is quite good. I hope it can help friends in need

##1 .map

Map will map a function to all elements of an input list. This is its specification:

Specification

map(function_to_apply, list_of_inputs)

Most of the time, we want to pass all the elements in the list to a function one by one and collect the output. For example:

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

Map allows us to achieve it in a much simpler and more beautiful way. That's it:

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

Most of the time, we use anonymous functions (lambdas) to match

map, So I did the same thing above. Not only for a list of inputs, we can even use it for a list of functions!

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))    
    # 译者注：上面print时，加了list转换，是为了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
    #        因此为了兼容python3, 需要list转换一下
    # Output:
    # [0, 0]
    # [1, 2]
    # [4, 4]
    # [9, 6]
    # [16, 8]

2.Filter

顾名思义，filter过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True. 这里是一个简短的例子：

number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)
print(list(less_than_zero))  
# 译者注：上面print时，加了list转换，是为了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
#        因此为了兼容python3, 需要list转换一下
# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

这个filter类似于一个for循环，但它是一个内置函数，并且更快。

注意：如果map和filter对你来说看起来并不优雅的话，那么你可以看看另外一章：列表/字典/元组推导式。

3.Reduce

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，Reduce 是个非常有用的函数。举个例子，当你需要计算一个整数列表的乘积时。

通常在 python 中你可能会使用基本的 for 循环来完成这个任务。

现在我们来试试 reduce：

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

         

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