pyhton中map和reduce

本文最后更新于:2023年4月7日 下午

from functools import reduce
import numpy as np
'''
reduce[function, sequence[, initial]]使用
1、function:是一个有两个参数的函数,reduce依次从sequence中取一个元素,和上一次调用function的结果做参数再次调用function
2、如果设置initial参数,会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function。
'''
# 不设置initial
def reduce1():
    result = reduce(lambda x, y: x+y, [1, 3, 5, 7, 9])
    print('无initial:', result)
def reduce2():
    result = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9],100)
    print('有initial:', result)

‘’’
map(function, sequence[, sequence, …]) -> list
第一个参数是函数,剩下是一个或多个序列,返回一个集合
1、存在多个序列,会依次以每个序列中相同位置的元素做参数调用function函数
‘’’
def map1():
array
= np.arange(1,4)
print(array:, array)
result
= map(lambda x: x**2, array)
for index,value in enumerate(result):
print( value)
def map2():
array1
= np.arange(1,5)
array2
= np.arange(5,10)
print(array1:, array1)
print(array2:, array2)
result
= map(lambda x, y: x + y, array1, array2)
for index, value in enumerate(result):
print(value)
if name == main:
print(—————–reduce———–)
reduce1()
reduce2()
print(—————map—————–)
map1()
print(多个序列)
map2()

 


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pyhton中map和reduce
https://dreamoneyou.github.io/2017/pyhton中map和reduce/
作者
九叶草
发布于
2017年12月12日
更新于
2023年4月7日
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