這篇文章帶給大家的內容是關於python中map函數和reduce函數的使用方法介紹(附程式碼),有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有幫助。
map()函數
Python中的map()函數接收兩個參數,一個是呼叫函數物件(python中處處皆對象,函數未實例前也可以當物件一樣調用),另一個是呼叫函數所需的參數,回傳值是迭代計算出的結果所組成的列表。
def func(x): return x*x r=map(func,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) l=list(r) print(l)
顯示結果:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
reduce() 函數
reduce函數同樣需要兩個參數,一個是調用函數對象,另一個數調用函數所需的參數,其返回值是將計算結果繼續和下一個元素做累積。
from functools import reduce def add(x,y): print('x is:',x,'y is:',y) return x+y ret=reduce(add,[1,3,5,7,9]) print(ret)
顯示結果:
#x is: 1 y is: 3 x is: 4 y is: 5 x is: 9 y is: 7 x is: 16 y is: 9 25
或許可能會問,python的內建函數sum()就可以得到想要的結果,為什麼要有reduce呢。看如下案例,我們想要將[1,3,5,7,9]回傳成13579
#from functools import reduce def add(x,y): print('x is:',x,'y is:',y) return x*10+y ret=reduce(add,[1,3,5,7,9]) print(ret)##顯示結果:
x is: 1 y is: 3 x is: 13 y is: 5 x is: 135 y is: 7 x is: 1357 y is: 9 13579
以上是python中map函數和reduce函數的使用方法介紹(附程式碼)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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