问题

python如何理解map,reduce,filter?

回答
好的,咱们不谈虚头巴脑的“函数式编程”或者“高阶函数”,就说说这三个 Python 里常见但有时候让人有点摸不着头脑的小工具:`map`、`reduce`、`filter`。它们就像是厨房里的三个得力助手,让处理列表(或者其他可迭代对象)变得更高效、更简洁。

咱们一个一个来聊。

1. `map()`:让每个元素都“变身”

想象一下,你有一堆水果,想把它们都榨成汁。`map()` 做的事情就很像这个:它会遍历你的一个列表(或者任何可以一个一个取东西的集合),然后对列表里的每一个元素,都执行同一个操作,最后把所有执行后的结果收集起来,形成一个新的列表。

它怎么用?

`map()` 需要两个东西:

一个函数: 这个函数就是你想要对每个元素执行的操作。
一个可迭代对象: 比如一个列表、元组、字符串等等,就是你想要处理的数据集合。

语法大概是这样:

```python
map(函数, 可迭代对象)
```

举个例子,让咱们来点实际的:

假设你有一个列表,里面都是数字,你想把每个数字都平方一下:

```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

定义一个平方函数
def square(x):
return x x

使用 map
squared_numbers_iterator = map(square, numbers)

map 返回的是一个“迭代器”,你需要把它转换成列表才能看到结果
squared_numbers_list = list(squared_numbers_iterator)

print(squared_numbers_list)
输出: [1, 4, 9, 16, 25]
```

看,`map()` 就像一个勤劳的工人,把 `square` 这个函数“应用”到了 `numbers` 列表的每一个元素上。

更简洁的写法:使用 `lambda` 函数

如果你的操作很简单,没必要单独写一个函数,可以用 `lambda` 函数(一种匿名、小型的函数)来代替:

```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

使用 lambda 函数直接在 map 里写操作
squared_numbers_iterator = map(lambda x: x x, numbers)
squared_numbers_list = list(squared_numbers_iterator)

print(squared_numbers_list)
输出: [1, 4, 9, 16, 25]
```

这比上面定义一个单独的 `square` 函数要方便多了,尤其是在你只需要用一次这个操作的时候。

`map()` 的几个特点:

一对一: `map` 处理的是列表中的每一个元素,一对一地进行转换。
返回迭代器: 默认情况下,`map` 返回的是一个迭代器,而不是直接返回一个列表。这是为了节省内存,尤其是在处理非常大的数据集时。你需要用 `list()`、`tuple()` 等函数把它“拉出来”才能看到具体内容。
保持顺序: `map` 会按照原列表的顺序来处理元素,所以结果列表的顺序和原列表是一样的。

2. `filter()`:筛选出“合格”的元素

现在假设你有一堆东西,你想从中挑出满足某种条件的东西。比如,你有一堆数字,只想留下那些大于 3 的。`filter()` 就是干这个的。它会遍历一个列表,对每个元素进行一个“判断”,只有那些判断结果为 `True` 的元素才会被保留下来,形成一个新的列表。

它怎么用?

`filter()` 也需要两个东西:

一个函数: 这个函数必须返回 `True` 或 `False`。如果返回 `True`,就保留这个元素;如果返回 `False`,就丢弃它。
一个可迭代对象: 你要筛选的数据集合。

语法是这样的:

```python
filter(判断函数, 可迭代对象)
```

举个例子,咱们来筛选一下:

假设你有一个列表,你想只留下偶数:

```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

定义一个判断函数,判断是否是偶数
def is_even(x):
return x % 2 == 0

使用 filter
even_numbers_iterator = filter(is_even, numbers)

同样,filter 也返回迭代器,需要转换成列表
even_numbers_list = list(even_numbers_iterator)

print(even_numbers_list)
输出: [2, 4, 6, 8, 10]
```

`filter()` 就像一个严格的门卫,只有通过 `is_even` 这个“检查”的数字(也就是偶数)才能进入新列表。

同样,可以用 `lambda` 函数:

```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

使用 lambda 函数直接写判断逻辑
even_numbers_iterator = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
even_numbers_list = list(even_numbers_iterator)

print(even_numbers_list)
输出: [2, 4, 6, 8, 10]
```

`filter()` 的几个特点:

一对多(或者说多对少): `filter` 会根据条件保留或丢弃元素,所以结果列表的元素数量可能比原列表少。
返回迭代器: 和 `map` 一样,`filter` 也返回一个迭代器。
保持顺序: 筛选出的元素仍然保持它们在原列表中的相对顺序。

3. `reduce()`:把一堆东西“合并”成一个

想象一下,你有一堆数字,你想把它们全部加起来,得到一个总和。或者你想把一堆字符串连接起来。`reduce()` 就是用来做这种“汇总”操作的。它会把一个列表里的元素,两两进行一个操作,然后用上一次操作的结果和下一个元素再进行操作,直到列表中的所有元素都被处理过,最终只返回一个结果。

它怎么用?

`reduce()` 需要三个东西:

一个函数: 这个函数必须接受两个参数。第一个参数是“累加器”(就是上一次操作的结果),第二个参数是当前正在处理的元素。函数返回的是新的累加结果。
一个可迭代对象: 你要进行汇总操作的数据集合。
一个初始值(可选): 如果提供了初始值,`reduce` 会用初始值作为第一个“累加器”,然后和列表的第一个元素进行操作。如果不提供,它会用列表的第一个元素作为初始累加器,然后和第二个元素开始操作。

语法是这样的:

```python
reduce(函数, 可迭代对象, 初始值) 初始值是可选的
```

重要的提示: `reduce` 在 Python 3 中被移到了 `functools` 模块里,所以你需要先导入它:

```python
from functools import reduce
```

举个例子,让咱们来加总:

```python
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

定义一个加法函数
def add(x, y):
return x + y

使用 reduce
total_sum_iterator = reduce(add, numbers) 没有提供初始值

reduce 直接返回结果,不需要 list() 转换
total_sum = total_sum_iterator

print(total_sum)
输出: 15
```

`reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])` 的过程是这样的:

1. `add(1, 2)` > `3`
2. `add(3, 3)` > `6`
3. `add(6, 4)` > `10`
4. `add(10, 5)` > `15`

最终结果是 `15`。

如果提供了初始值:

```python
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

提供一个初始值 100
total_sum_with_initial = reduce(add, numbers, 100)

print(total_sum_with_initial)
输出: 115
```

过程变成了:

1. `add(100, 1)` > `101`
2. `add(101, 2)` > `103`
3. `add(103, 3)` > `106`
4. `add(106, 4)` > `110`
5. `add(110, 5)` > `115`

同样,可以用 `lambda` 函数:

```python
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

使用 lambda 进行加总
total_sum_lambda = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(total_sum_lambda)
输出: 15

使用 lambda 并提供初始值
total_sum_lambda_initial = reduce(lambda x, y: x + y, numbers, 100)
print(total_sum_lambda_initial)
输出: 115
```

`reduce()` 的几个特点:

汇总操作: `reduce` 的核心是将一个序列“压缩”成一个单一的值。
需要两个参数的函数: 函数的定义是关键,它描述了如何将两个值合并成一个。
返回单一值: 最终的结果只有一个,而不是一个列表。
初始值的重要性: 初始值可以影响最终结果,并且在处理空列表时尤为重要(如果列表为空且没有初始值,会报错)。

什么时候用它们?

`map`: 当你需要对列表里的每一个元素执行相同的转换时,用 `map`。比如,所有名字的首字母大写,所有价格增加 10%,所有数字加倍等等。
`filter`: 当你需要从列表中筛选出满足特定条件的元素时,用 `filter`。比如,只保留偶数,只保留名字长度大于 5 的,只保留价格大于 100 的等等。
`reduce`: 当你需要将一个列表里的所有元素合并、汇总成一个单一的值时,用 `reduce`。比如,计算所有数字的总和,找到列表中最大的数,将所有字符串连接起来等等。

它们和列表推导式的区别?

其实,`map` 和 `filter` 的很多功能都可以用列表推导式(List Comprehensions)来完成,而且通常情况下,列表推导式更 Pythonic(更符合 Python 的风格),也更易读。

`map` 的替代:

```python
使用 map
squared_numbers_map = list(map(lambda x: x x, numbers))

使用列表推导式
squared_numbers_lc = [x x for x in numbers]
```

`filter` 的替代:

```python
使用 filter
even_numbers_filter = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

使用列表推导式
even_numbers_lc = [x for x in numbers if x % 2 == 0]
```

列表推导式通常更直接,更易于理解。`map` 和 `filter` 更常用于与 lambda 函数结合,或者当你已经有一个现成的函数想要应用时。

`reduce` 的替代:

`reduce` 的功能用列表推导式很难直接替代,因为它本质上是一种累积计算。虽然可以用循环来实现,但 `reduce` 更加简洁。

总结一下:

`map()`:让每个元素都“变身”。
`filter()`:筛选出“合格”的元素。
`reduce()`:把一堆东西“合并”成一个。

这三个工具就像是 Python 给你准备的“工具箱”,熟练使用它们,能让你的代码更精炼、更高效。不过,记住,有时候列表推导式会是更清晰的选择!

网友意见

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map、reduce、filter是常见的的python函数,初学者会较难理解,这里详细解释下。

map是映射、reduce是聚合,filter是筛选


map

map()方法会将 一个函数 映射序列的每一个元素上,生成新序列,包含所有函数返回值。

也就是说序列里每一个元素都被当做x变量,放到一个函数f(x)里,其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列。

如何使用map函数?

       map(function_to_apply, list_of_inputs)       
  • function_to_apply:代表函数
  • list_of_inputs:代表输入序列
注意:python3中 map函数返回的是迭代器

大多数时候,我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数,并收集输出。

比方说:

       items = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表 squared = [] for i in items:     squared.append(i**2)     

map函数可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现:

       items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, items))     

上面使用了匿名函数,也可以自定义函数:

       items = [1, 2, 3, 4, 5] def f(x):     return x**2 squared = list(map(f, items))     

reduce

reduce相比map稍复杂点

reduce的工作过程是 :在迭代序列的过程中,首先把 前两个元素(只能两个)传给 函数,函数加工后,然后把 得到的结果和第三个元素 作为两个参数传给函数参数, 函数加工后得到的结果又和第四个元素 作为两个参数传给函数参数,依次类推。

reduce函数怎么用?

       reduce(function, iterable[, initializer])      
  • function:代表函数
  • iterable:序列
  • initializer:初始值(可选)
与map不同,reduce不可以直接使用,需要用from functools import reduce导入

比如说我要求10的阶乘,就可以用reduce做:

       # 导入reduce from functools import reduce  # 定义函数 def f(x,y):     return x*y # 定义序列,含1~10的元素 items = range(1,11) # 使用reduce方法 result = reduce(f,items) print(result)     

END


Ps:六年大数据从业经验。有任何数据分析、Python编程、求职问题欢迎来提问哦!

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