京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python用reduce和map把字符串转为数字的方法
最近在复习高阶函数的时候,有一道题想了半天解不出来。于是上午搜索资料,看了下别人的解法,发现学习编程,思维真的很重要。下面这篇文章就来给大家介绍了python利用reduce和map把字符串转为数字的思路及方法,有需要的朋友们可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
python中reduce和map简介
map(func,seq1[,seq2...]) :将函数func作用于给定序列的每个元素,并用一个列表来提供返回值;如果func为None,func表现为身份函数,返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。
reduce(func,seq[,init]) :func为二元函数,将func作用于seq序列的元素,每次携带一对(先前的结果以及下一个序列的元素),连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上,最后减少我们的序列为一个单一的返回值:如果初始值init给定,第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。
这篇文章主要介绍的是python利用reduce和map把字符串转为数字,下面话不多说,来看看详细的实现方法。
习题:
利用map和reduce编写一个str2float函数,把字符串'123.456'转换成浮点数123.456
解法及思路说明:
from functools import reduce
def str2float(s):
s = s.split('.') #以小数点为分隔符,把字符串分为两部分
def f1(x,y): #函数1,小数点之前的数用这个函数处理
return x * 10 + y
def f2(x,y): #函数2,小数点之后的数用这个函数处理
return x / 10 + y
def str2num(str): #函数3,用于把字符串'123'逐个变为数字
return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[str]
return reduce(f1,map(str2num,s[0])) + reduce(f2,list(map(str2num,s[1]))[::-1])/10
#最后一部是这个解法的精髓
#小数点前的数'123',用 x * 10 + y 正常求和就能得出123,小数点之后的数'456'要怎样才能得出0.456呢?
#首先把字符串'456'用list(map(str2num,s[1]))转成一个列表[4,5,6]
#然后用[::-1]切片的方式从后往前取,列表变为[6,5,4]
#然后把[6,5,4]利用reduce函数放到f2函数中计算,( 6 / 10 + 5) / 10 + 4 = 4.56,得出结果4.56
#再除以一个10,得出0.456,到此成功把字符串'456'变成了浮点数0.456
#把前后结果加起来,就得到了最终解,成功把字符串'123.456'变成了浮点数123.456
总结
以上就是这篇文章的全部内容,希望本文的内容对大家学习或使用python能带来一定的帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12