reduce() 関数はパラメータシーケンス内の要素を蓄積します。次の記事では主に Python でのreduce() 関数の使い方をサンプルコードを通して詳しく紹介しています。または、それが必要な友人は以下を参照してください。
前書き
この記事では主に Python でのreduce() 関数の使用法に関する関連コンテンツを紹介し、参考と学習のために共有します。以下ではあまり言うことはありません。詳細な紹介:
reduce() 関数はライブラリ functools にあります。これを使用したい場合は、このライブラリからインポートする必要があります。 reduce 関数は、map 関数とは異なり、並列演算です。reduce 関数は、コンピュータのアルゴリズムでは、複数の条件を単純化した結果を組み合わせた演算です。簡略化する。たとえば、画像が猫であるかどうかを識別するには、多くのピクセルから「はい」または「いいえ」の判断を抽出する必要があります。何百万ものピクセルがあるかもしれませんが、得られる結果は 1 つだけです。 GOOGLE の大規模クラスターでは、この考え方を使用して、以前の並列処理操作のマップを呼び出し、並列処理後の結果を単純化して分類する必要があります。この単純化と分類のプロセスはリデュースと呼ばれます。 Reduce は 1 つのホスト上でのみ動作し、分散処理できないため、Reduce プロセスは結果をマップします。これは、結果が非常に単純で、データ量が大幅に削減され、処理が非常に高速であることを意味します。
したがって、mapreduce プロセスは分析と帰納のプロセスと呼ぶことができます。
以下のreduce()の例を見てください:
#python 3. 6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # from functools import reduce result = reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) print(result)
出力結果:
15
この例では、計算プロセスは実際には次のようになります:
( (((1+2)+3)+4)+5)
別の階乗例を見てください:
#python 3. 6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # from functools import reduce n = 3 print(reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1))) # 6
出力結果:
6
関数と同様に、reduce 関数はパラメーター シーケンス内の要素を蓄積します。
reduce 関数の定義:
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
関数パラメータは、シーケンスから順番に要素を取得し、最後の結果を使用して関数を再度呼び出します。パラメータとして関数を呼び出します。
関数が初めて呼び出されるとき、初期パラメーターが指定されている場合、関数はシーケンスの最初の要素とパラメーターとしての初期値を使用して呼び出されます。それ以外の場合、関数はシーケンスの最初の 2 つの要素を使用して呼び出されます。シーケンスをパラメータとして指定します。
reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6], 1)
結果は21(((((1+2)+3)+4)+5)+6) )
reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6])
結果は20です
まとめ
以上がPythonのreduce()関数の例の詳細内容です。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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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