map函数 filter函数 以及reduce函数

map函数

map(function, iterable, ...)

function – 函数
iterable – 一个或多个序列
第一个参数接受一个函数名，后面的参数接受一个或多个可迭代的序列，返回的是一个集合。

把函数依次作用在list中的每一个元素上，得到一个新的list并返回。注意，map不改变原list，而是返回一个新list

实例：

1：通过lambda函数实现功能

x = [item for item in range(0,10)]
y = [item for item in range(11,20)]
print('x=',x)
print('y=',y)
print('求和结果为：',list(map(lambda x,y:x+y,x,y)))
'''
输出：
x= [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y= [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
求和结果为： [11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27]
'''

2：通过自定义函数

def math(n):
    return n*n
x = [item for item in range(0,10)]
print('x=',x)
print('平方结果为：',list(map(math,x)))
'''
输出：
x= [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
平方结果为： [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
'''

3：通过map使得返回值是一个元组

x = [item for item in range(0,10)]
y = [item for item in range(11,20)]
print('x=',x)
print('y=',y)
print('求和结果为：',list(map(lambda x,y:(x+y,x-y),x,y)))
'''
输出：
x= [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y= [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
求和结果为： [(11, -11), (13, -11), (15, -11), (17, -11), (19, -11), (21, -11), (23, -11), (25, -11), (27, -11)]
'''

reduce函数

在使用函数时要先导入模块

from functools import reduce

语法：
reduce(function, iterable[, initializer])

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

实例

1：整数列表拼成整数

from functools import reduce
print(reduce(lambda x, y: x * 10 + y, [1 , 2, 3, 4, 5]))

'''
结果：
12345
'''

2:求阶乘

from functools import reduce
n = 3
print(reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)))
'''
输出：
6
'''
#实例来源网络：https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579

filter函数

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

filter(function, iterable)

function – 判断函数。
iterable – 可迭代对象