python lambda函数与map()、filter()、reduce()函数用法

• map()函数

遍历序列，对序列中每个元素进行操作，最终获取新的序列。

也就是说：map()接收一个函数fun 和一个或多个序列 list，并通过把函数fun 此作用在 list 的每个元素上，得到一个新的迭代器（Python2是列表） 并返回。

语法：

map(function, iterable, ...)

function：函数，如果iterable有多个序列，则function的参数也对应有多个
iterable：一个或多个序列

举例：

#一个参数的函数
def map_test_1(x):
    return x+2

#两个参数的函数
def map_test_2(x,y):
    return x+y

• 当：一个参数的函数时

#一个参数的函数
def map_test_1(x):
    return x+2

list_1=[1,2,3,4,5,6]
list(map(map_test_1,list_1))

利用lambda函数进行改写：

list(map(lambda x:x+2,list_1))

• 当：两个参数的函数时

#两个参数的函数
def map_test_2(x,y):
    return x+y

list_1=[1,2,3,4,5,6]
list_2=[2,3,4,5,6,7]

list(map(map_test_2,list_1,list_2))

利用lambda函数进行改写：

list(map(lambda x,y:x+y,list_1,list_2))

• 当2个序列长度不一致时，结果以2个序列中的最短长度为准

list(map(lambda x,y : x*y, [1,2,3],[6,7,8,9,10]))

list(map(lambda x,y : x*y, [1,2,3,4,5,6],[6,7]))

• filter()函数

对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列

也就是说：filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回迭代器对象（Python2是列表），可以使用list()转换为列表。

语法：

filter(function, iterable)

function：函数
iterable：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 的元素放到迭代器对象中。

举例：

def filter_test(x):
    return x%2==0

list_1=[1,2,3,4,5,6]

list(filter(filter_test,list_1))

利用lambda函数进行改写：

list(filter(lambda x:x%2==0,list_1))

• reduce()函数

对于序列内所有元素进行累计操作

也就是说：reduce()函数对一个数据集合的所有数据进行操作：用传给 reduce 中的函数 function（必须有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果在与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

语法：

reduce(function, iterable[, initializer])

function ：函数，有两个参数
iterable ： 可迭代对象
initializer ： 可选，初始参数
举例：

from functools import reduce
def add(x, y):
    return x + y

def mulit(x, y):
    return x * y

• 当 function ：函数，有两个参数
  iterable ： 可迭代对象

list_1=[1,2,3,4,5,6]
reduce(add,list_1)

• 当利用lambda函数时：

reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5,6])

• 当 function ：函数，有两个参数
  iterable ： 可迭代对象
  initializer ： 可选，初始参数

reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5,6], 10)

当利用lambda函数时：

reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5,6], 10)

• 当 function ：函数，有两个参数
  iterable ： 可迭代对象

def mulit(x, y):
    return x * y
reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5])

当利用lambda函数时：

reduce(lambda x,y:x*y,[1, 2, 3, 4, 5])

• 当 function ：函数，有两个参数
  iterable ： 可迭代对象，initializer ： 可选，初始参数

def mulit(x, y):
    return x * y
reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5], 10)

答：使用lambda函数时：

reduce(lambda x,y:x*y,[1, 2, 3, 4, 5],10)

总结：

当遍历序列，对序列中每个元素进行操作，并得出新列表时，使用map函数

当对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列，使用filter函数

当对于序列内所有元素进行累计操作，使用reduce函数。

lambda函数基本用法：lambda函数闲谈

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