Python lambda表达式filter、map、reduce函数用法解析

脚本专栏 2024/11/25 佚名

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前言

lambda是表达式，用于创建匿名函数，可以和filter、map、reduce配合使用。

本文环境Python3.7。

一、lambda表达式

lambda 只包含一个语句，用于创建匿名函数。

语法：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

arg1 -- 参数，可以有多个

expression -- 表达式

使用例子：

f1 = lambda x : x > 10
print(f1(1)) #输出：False
print(f1(11)) #输出：True
f2 = lambda x, y: x + y
print(f2(1,2)) #输出：3

二、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。

使用例子：

def isEven(x):
  return x % 2 == 0
list1 = filter(isEven,[1,2,3,4,5,6])
print(list(list1)) #输出：[2, 4, 6]
#可以用lambda
list2 = filter(lambda x:x%2==0, [1,2,3,4,5,6])
print(list(list2)) #输出：[2, 4, 6]
#也可以用列表推导式
list3 = list(x for x in [1,2,3,4,5,6] if x%2==0)
print(list3) #输出：[2, 4, 6]

三、map()函数

map()接收一个函数 f 和一个或多个序列 list，并通过把函数 f 依次作用在 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

使用例子：

def multi(x):
  return x * 2

def multi2(x, y):
  return x * y

#参数只有1个序列时
list1 = map(multi,[1,2,3,4,5])
print(list(list1)) #输出：[2, 4, 6, 8, 10]

#用lambda改写上面语句
list1_1 = map(lambda x : x*2, [1,2,3,4,5])
print(list(list1_1)) #输出：[2, 4, 6, 8, 10]

#参数有2个序列时，
list2 = map(multi2,[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10])
print(list(list2)) #对2个列表数据的相同位置元素相乘，输出：[6, 14, 24, 36, 50]

#用lambda改写上面语句
list2_1 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10])
print(list(list2_1)) #输出：[6, 14, 24, 36, 50]

#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
list2_2 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3],[6,7,8,9,10])
print(list(list2_2)) #输出：[6, 14, 24]
list2_3 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3,4,5],[6,7,8])
print(list(list2_3)) #输出：[6, 14, 24]

四、reduce()函数

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，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

在Python2中reduce()是内置函数，Pytho3移到functools 模块。

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

使用例子：

from functools import reduce
def add(x, y):
  return x + y
def mulit(x, y):
  return x * y
print(reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])) #输出：15
print(reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5], 10)) #输出：25
print(reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5])) #输出：120
print(reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5], 10)) #输出：1200
print(reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5]))#输出：15
print(reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5], 10))#输出：25

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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