
简单了解Python中的几种函数
python是支持多种范型的语言,可以进行所谓函数式编程,其突出体现在有这么几个函数: filter、map、reduce、lambda、yield
lambda
>>> g = lambda x,y:x+y #x+y,并返回结果
>>> g(3,4)
7
>>> (lambda x:x**2)(4) #返回4的平方
16
lambda函数的使用方法:
在lambda后面直接跟变量
变量后面是冒号
冒号后面是表达式,表达式计算结果就是本函数的返回值
冒号后面是表达式,表达式计算结果就是本函数的返回值
比如,要打印一个list,里面依次是某个数字的1次方,二次方,三次方,四次方。用lambda可以这样做:
>>> lamb = [ lambda x:x,lambda x:x**2,lambda x:x**3,lambda x:x**4 ]
>>> for i in lamb:
... print i(3),
...
3 9 27 81
map
map()是python的一个内置函数,它的基本样式是:
map(func,seq)
func是一个函数,seq是一个序列对象。在执行的时候,序列对象中的每个元素,按照从左到右的顺序,依次被取出来,并放入
到func那个函数里面,并将func的返回值依次存到一个list中。如
>>> items = [1,2,3,4,5]
>>> squared = []
>>> for i in items:
... squared.append(i**2)
...
>>> squared
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> def sqr(x): return x**2
...
>>> map(sqr,items)
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x**2, items)
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> [ x**2 for x in items ] #这个我最喜欢了,一般情况下速度足够快,而且可读性强
[1, 4, 9, 16, 25]
要点:
对iterable中的每个元素,依次应用function的方法(本质上就是一个for循环)
将所有结果返回一个list
如果参数很多,则对那些参数并行执行function
继续下面两个例子:
>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> map(lambda x,y: x+y, lst1,lst2) #将两个列表中的对应项加起来,并返回一个结果列表
[7, 9, 11, 13, 5]
>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> lst3 = [7,8,9,2,1]
>>> map(lambda x,y,z: x+y+z, lst1,lst2,lst3)
[14, 17, 20, 15, 6]
可以看到map函数的强大和简洁。如果使用for循环将会很繁琐
reduce
直接看例子:
>>> reduce(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4,5])
15
reduce函数的计算方式是将列表中的元素累加,((((1+2)+3)+4)+5)=15 与map函数相比较就可以看出两者之间的区别。map是上下运算,reduce是横着逐个元素进行运算。
reduce含可以接受第三个值作为初始值:例如
>>> reduce(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4,5],100)
115
上述列表中计算将以100为初始值执行累加计算,先计算 100+1
filter
filter的中文含义是“过滤器”,在python中,它就是起到了过滤器的作用.
通过下面代码体会:
>>> numbers = range(-5,5)
>>> numbers
[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]
>>> filter(lambda x: x>0, numbers)
[1, 2, 3, 4]
>>> [x for x in numbers if x>0] #与上面那句等效
[1, 2, 3, 4]
>>> filter(lambda x: x > 3, [1,2,3,4,5])
[4,5]
拜读下filter的官方文档解释:
filter(...)
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
Return those items of sequence for which function(item) is true. If
function is None, return the items that are true. If sequence is a tuple
or string, return the same type, else return a list.
总结
以上就是本文关于简单了解Python中的几种函数的全部内容,希望对大家有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18