検索

この記事では主にPythonのmap()関数とreduce()関数の使い方を紹介しています。コードはPython2.xバージョンに基づいていますので、必要な方は参考にしてください

Pythonにはmap()関数とreduce関数が組み込まれています。 () 機能。

Googleの有名な論文「MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters」を読んでいれば、map/reduceの概念は大体理解できると思います。

まず地図を見てみましょう。 map() 関数は 2 つのパラメータを受け取り、1 つは関数、もう 1 つはシーケンスです。渡された関数をシーケンスの各要素に順番に適用し、結果を新しいリストとして返します。

たとえば、関数 f(x)=x2 があり、この関数をリスト [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] に適用したい場合、使用できるmap()は次のように実装されます:

2015427113120966.png (341×245)

次に、Pythonコードで実装します:

>>> def f(x):
...   return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map()に渡される最初のパラメータは、関数オブジェクトであるfです。自体。

map() 関数を使わずにループを記述して結果を計算できると思うかもしれません:

L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
  L.append(f(n))
print L

確かにそれは可能ですが、上記のループコードから、一目で「put f を実行する」ことがわかります。 ( "x) はリストの各要素に作用し、新しいリストを生成します"?

つまり、map() は高階関数として実際に演算規則を抽象化するので、単純な f(x)=x2 を計算するだけでなく、あらゆる複雑な関数、たとえばすべての関数を計算することもできます。このリストでは、数値を文字列に変換します:

>>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

必要なコードは 1 行だけです。

reduce の使い方を見てみましょう。 reduce は関数をシーケンス [x1, x2, x3...] に適用します。この関数は 2 つのパラメーターを受け取る必要があります。reduce はシーケンスの次の要素で結果の累積計算を続けます。

reduce( f) , [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

たとえば、シーケンスを合計するには、reduce を使用して実装できます:

>>> def add(x, y):
...   return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

もちろん、合計演算は Python の組み込み関数 sum() を使用して直接実行でき、reduce を使用する必要はありません。

しかし、シーケンス [1, 3, 5, 7, 9] を整数 13579 に変換したい場合は、reduce が便利です:

>>> def fn(x, y):
...   return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

この例自体はあまり役に立ちませんが、文字列 str もシーケンスです。上記の例を少し変更して、map() を使用すると、str を int に変換する関数を作成できます。

>>> def fn(x, y):
...   return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...   return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

str2int にまとめられた関数は次のとおりです。

def str2int(s):
  def fn(x, y):
    return x * 10 + y
  def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
  return reduce(fn, map(char2num, s))

は、ラムダ関数を使用してさらに簡略化することもできます:

def char2num(s):
  return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

def str2int(s):
  return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s))

つまり、Python が int() 関数を提供しないと仮定すると、次のように自分で関数を書くことができます。文字列を整数関数に変換するだけで、数行のコードが必要になります。

演習

map() 関数を使用して、ユーザーが入力した非標準の英語名を、最初の文字が大文字、その他が小文字の標準名に変更します。入力: ['adam'、'LISA'、'barT']、出力: ['Adam'、'Lisa'、'Bart']。

Pythonが提供するsum()関数はリストを受け取って合計を計算することができます。リストを受け取って積を計算するためにreduce()を使用できるprod()関数を作成してください。


以上がPythonでの関数map()とreduce()の使用法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
numpyを使用してマルチディメンシャルアレイをどのように作成しますか?numpyを使用してマルチディメンシャルアレイをどのように作成しますか?Apr 29, 2025 am 12:27 AM

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

Numpyアレイの「ブロードキャスト」の概念を説明します。Numpyアレイの「ブロードキャスト」の概念を説明します。Apr 29, 2025 am 12:23 AM

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

データストレージ用のリスト、array.array、およびnumpy配列を選択する方法を説明します。データストレージ用のリスト、array.array、およびnumpy配列を選択する方法を説明します。Apr 29, 2025 am 12:20 AM

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

Pythonリストを使用することが配列を使用するよりも適切であるシナリオの例を挙げてください。Pythonリストを使用することが配列を使用するよりも適切であるシナリオの例を挙げてください。Apr 29, 2025 am 12:17 AM

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

Pythonアレイ内の要素にどのようにアクセスしますか?Pythonアレイ内の要素にどのようにアクセスしますか?Apr 29, 2025 am 12:11 AM

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

Pythonでタプルの理解が可能ですか?はいの場合、どうしてそうでない場合は?Pythonでタプルの理解が可能ですか?はいの場合、どうしてそうでない場合は?Apr 28, 2025 pm 04:34 PM

記事では、構文のあいまいさのためにPythonにおけるタプル理解の不可能性について説明します。 Tupple式を使用してTuple()を使用するなどの代替は、Tuppleを効率的に作成するためにお勧めします。(159文字)

Pythonのモジュールとパッケージとは何ですか?Pythonのモジュールとパッケージとは何ですか?Apr 28, 2025 pm 04:33 PM

この記事では、Pythonのモジュールとパッケージ、その違い、および使用について説明しています。モジュールは単一のファイルであり、パッケージは__init__.pyファイルを備えたディレクトリであり、関連するモジュールを階層的に整理します。

PythonのDocstringとは何ですか?PythonのDocstringとは何ですか?Apr 28, 2025 pm 04:30 PM

記事では、PythonのDocstrings、それらの使用、および利点について説明します。主な問題:コードのドキュメントとアクセシビリティに関するドキュストリングの重要性。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

SublimeText3 英語版

SublimeText3 英語版

推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター