python幾個重要的函數(lambda,filter,reduce,map,zip)

来源:http://www.cnblogs.com/MrFiona/archive/2016/10/14/5958916.html
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一、匿名函數lambda lambda argument1,argument2,...argumentN :expression using arguments 1、lambda是一個表達式,而不是一個語句。 因為這一點,lambda可以出現在python語法不允許def出現的地方 例如,在一個列表 ...


一、匿名函數lambda

lambda argument1,argument2,...argumentN :expression using arguments

 

1、lambda是一個表達式,而不是一個語句。

因為這一點,lambda可以出現在python語法不允許def出現的地方---例如,在一個列表常量中或者函數調用的參數中,此外,作為一個表達式,lambda返回一個值一個值(一個新的函數),可以選擇性地值給一個變數名。相反,def語句總是得在頭部將一個新的函數賦值給一個變數名,而不是將這個函數作為結果返回。

2、lambda 的主體是一個單個的表達式,而不是一個代碼塊。

lambda是一個為編寫簡單的函數設計的,而def用來處理更大的任務。

Example:

>>>f=lambda x,y,z: x+y+z

>>>f(2,3,4)

9

>>>x=(lambda a=”fee”,b=”fie”,c=”foe”: a+b+c)

>>>x(“wee”)

‘weefiefoe’

 

通常用lambda來編寫跳轉表,如下:

>>>L = [lambda x: x**2,

  lambda x: x**3,

  lambda x: x**4 ]

>>>for f in L:

print(f(2))

4

8

16

>>>print(L[0](3))

9

 

嵌套的lambda,如下:

>>>def action(x):

return (lambda y: x+y)

>>>act=action(99)

>>>act(2)

101

>>>action = (lambda x: (lambda y: x+y))

>>>act = action(99)

>>>act(2)

101

>>>((lambda x: (lambda y: x+y))(99))(2)

101

 

二、map函數

map(function, sequence[, sequence, ...]) -> iterator

 

通過定義可以看到,這個函數的第一個參數是一個函數,剩下的參數是一個或多個序列,返回值是一個迭代器。

function可以理解為是一個一對一或多對一函數,map的作用是以參數序列中的每一個元素調用function函數,返回包含每次function函數返回值的迭代器。

返回可迭代對象,需要list調用來顯示所有結果。

>>> list(map(lambda x:x+2, [1, 2, 3]))

[3, 4, 5]

>>>list(map(pow,[1,2,3],[2,3,4]))

[1,8,81]

 

三、filter函數

filter函數會對指定序列執行過濾操作。

 

filter函數的定義:

filter(function or None, sequence) ->iterator

filter函數會對序列參數sequence中的每個元素調用function函數,最後返回的結果包含調用結果為True的元素。

返回可迭代對象,需要list調用來顯示所有結果。

>>>list(filter((lambda x: x>0),range(-5,5)))

[1,2,3,4]

>>>list(filter(None,range(-5,5)))

[-5, -4, -3, -2, -1, 1, 2, 3, 4]

若function為None,則會返回包含非空元素的迭代器。

 

四、reduce函數

reduce函數,reduce函數會對參數序列中元素進行累積。

 

reduce函數的定義:

functools.reduce(function, iterable[, initializer])  #python3中reduce是在functools模塊中

function參數是一個有兩個參數的函數,reduce依次從iterable中取一個元素,和上一次調用function的結果做參數再次調用function。

第一次調用function時,如果提供initial參數,會以iterable中的第一個元素和initial作為參數調用function,否則會以iterable中的前兩個元素做參數調用function。

等價於:

def reduce(function, iterable, initializer=None):

it = iter(iterable)

    if initializer is None:

        value = next(it)

    else:

        value = initializer

    for element in it:

        value = function(value, element)

return value

 

>>> functools.reduce(lambda x, y:x+y, [1,2,3,4])

10

>>> functools.reduce(lambda x, y:x+y, [1,2,3,4], 10)

20

>>> functools.reduce(lambda x, y:x*y, [1,2,3,4])

24

 

如果沒有initial參數,這麼算:(((1+2)+3)+4)

如果有initial參數,這麼算: ((((10+1)+2)+3)+4)

 

註意:function函數不能為None,function必須是有2個參數的函數。

 

五、zip函數

其中sorted()和zip()返回一個序列(列表)對象,reversed()、enumerate()返回一個迭代器(類似序列)

定義:zip([seql, ...])接受一系列可迭代對象作為參數,將對象中對應的元素打包成一個個tuple(元組),然後返回由這些tuples組成的list(列表)。若傳入參數的長度不等,則返回list的長度和參數中長度最短的對象相同。

>>> list(zip([1,23,3],[213,45,2]))  #兩個列表長度一致

[(1, 213), (23, 45), (3, 2)]

>>> list(zip([1,23,3],[213,45,2,34,54]))  #兩個列表長度不一致,以短的為準

[(1, 213), (23, 45), (3, 2)]

 

 

zip一些應用:

>>> [ [ i for i in range(3*n+1,3*n+4) ] for n in range(3) ]

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

 

1、二維矩陣變換(矩陣的行列互換)

>>>a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

>>>[ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))]

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

>>>list(zip(*a))

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

>>> map(list,zip(*a))

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

 

2、*操作符與zip函數配合可以實現與zip相反的功能,即將合併的序列拆成多個tuple

>>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']

>>>>zip(*zip(x,y))

[(1,2,3),('a','b','c')]

 

3、使用zip合併相鄰的列表項

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> list(zip(*([iter(a)] * 2)))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

 

>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))

>>> list(group_adjacent(a, 3))

[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 2))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 1))

[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

 

>>> list(zip(a[::2], a[1::2]))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

 

>>> list(zip(a[::3], a[1::3], a[2::3]))

[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

 

>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*(a[i::k] for i in range(k)))

>>> list(group_adjacent(a, 3))

[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 2))

[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> list(group_adjacent(a, 1))

[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

 

4、使用zip和iterators生成滑動視窗 (n -grams)

>>> from itertools import islice

>>> def n_grams(a, n):

z = (islice(a, i, None) for i in range(n))

return zip(*z)

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> list(n_grams(a, 3))

[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5), (4, 5, 6)]

>>> list(n_grams(a, 2))

[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]

>>>list(n_grams(a, 4))

[(1, 2, 3, 4), (2, 3, 4, 5), (3, 4, 5, 6)]

 

5、使用zip反轉字典

>>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

>>> list(m.items())

[('a', 1), ('c', 3), ('b', 2), ('d', 4)]

>>> list(zip(m.values(), m.keys()))

[(1, 'a'), (3, 'c'), (2, 'b'), (4, 'd')]

>>>dict(zip(m.values(), m.keys()))

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}


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