作者：小伍哥

來源：AI入門學(xué)習(xí)

一、map函數(shù)

描述：接收兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是函數(shù)，一個(gè)是序列，map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素。如果傳入了多個(gè)iterable參數(shù)，function 必須接受相同個(gè)數(shù)的實(shí)參并被應(yīng)用于從所有可迭代對(duì)象中并行獲取的項(xiàng)。

語(yǔ)法：map(function, iterable, ...)

• function：函數(shù)
• iterable：一個(gè)或多個(gè)序列

#內(nèi)置函數(shù)

list(map(abs,[-1,3,-5,8]))
[1, 3, 5, 8]


list(map(lambda x: x.center(3,'#'),['馬云','馬化騰','李彥宏']))
 ['#馬云', '馬化騰', '李彥宏']
#自定義函數(shù)，計(jì)算3次方
def square(x) :           
    return x ** 3
list(map(square, [1,2,3,4,5]))
[1, 8, 27, 64, 125]
# 使用 lambda 匿名函數(shù)
list(map(lambda x: x ** 3, [1, 2, 3, 4, 5]))
[1, 8, 27, 64, 125]
# 提供了兩個(gè)列表，對(duì)相同位置的列表數(shù)據(jù)進(jìn)行相加
list(map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]))
[3, 7, 11, 15, 19]


list(map(lambda x: x%2==1, [1,3,2,4,1]))
[True, True, False, False, True]

二、reduce函數(shù)

描述：reduce方法，顧名思義就是減少，假設(shè)你有一個(gè)由數(shù)字組成的可迭代對(duì)象，并希望將其縮減為單個(gè)值。把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算reduce(f,[x1,x2,x3,x4,x5]) = f(f(f(x1,x2),x3),x4)

語(yǔ)法：reduce(function,sequence[,initial]=>value)

• function：函數(shù)
• iterable：一個(gè)或多個(gè)序列

from functools import reduce
nums = [6,9,4,2,4,10,5,9,6,9]
print(nums)
[6, 9, 4, 2, 4, 10, 5, 9, 6, 9]
print(sum(nums))
64
print(reduce(lambda val,x: val+x,nums))
64
# 累計(jì)減法
reduce(lambda x,y:x-y,[1,2,3,4])
-8
#累計(jì)乘法
def multi(x,y):
    return x*y
reduce(multi,[1,2,3,4])
24


reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4])
24

三、filter函數(shù)

描述：filter() 函數(shù)用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。

該接收兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)為函數(shù)，第二個(gè)為序列，序列的每個(gè)元素作為參數(shù)傳遞給函數(shù)進(jìn)行判斷，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新列表中。

過濾器，構(gòu)造一個(gè)序列，等價(jià)于：[ item for item in iterables if function(item)]

在函數(shù)中設(shè)定過濾條件，逐一循環(huán)迭代器中的元素，將返回值為True時(shí)的元素留下，形成一個(gè)filter類型數(shù)據(jù)。

語(yǔ)法：filter(function, iterable)

• function：判斷函數(shù)。
• iterable ：可迭代對(duì)象。

fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])
fil# 可迭代對(duì)象，不能直接查看


list(fil)
[11, 45, 13]


def isodd(num):
    if num % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False
list(filter(isodd,range(1,13)))
[2, 4, 6, 8, 10, 12]

四、sorted函數(shù)

描述：sorted() 函數(shù)對(duì)所有可迭代的對(duì)象進(jìn)行排序操作。

語(yǔ)法：sorted(iterable, key=None, reverse=False)

• iterable:可迭代對(duì)象。
• key:主要是用來進(jìn)行比較的元素，只有一個(gè)參數(shù)，具體的函數(shù)的參數(shù)就是取自于可迭代對(duì)象中，指定可迭代對(duì)象中的一個(gè)元素來進(jìn)行排序。
• reverse :排序規(guī)則，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默認(rèn)）。

sort 與 sorted 區(qū)別：

sort 是應(yīng)用在 list 上的方法，sorted 可以對(duì)所有可迭代的對(duì)象進(jìn)行排序操作；list 的 sort 方法返回的是對(duì)已經(jīng)存在的列表進(jìn)行操作，無(wú)返回值，而內(nèi)建函數(shù) sorted 方法返回的是一個(gè)新的 list，而不是在原來的基礎(chǔ)上進(jìn)行的操作。

a = [5,7,6,3,4,1,2]
b = sorted(a) # 保留原列表
a 
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
#利用key
L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]


sorted(L, key=lambda x:x[1])  
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
#按年齡排序
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key=lambda s: s[2]) 
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
#按降序
sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)  
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
#降序排列
a = [1,4,2,3,1]
sorted(a,reverse=True) 
[4, 3, 2, 1, 1]

在看一個(gè)更實(shí)用的案例，加入一個(gè)列表存了各個(gè)品牌手機(jī)的銷量以及售價(jià)，我們可以進(jìn)行各種排序后輸出。

info = [('Apple',800,9799),
       ('Xiaomi',40,3599),
       ('Oppo',40,4199),
       ('Vivo',100,4000),
       ('Huawei',40,6899),]
#正常排序
print(sorted(info))
[('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)]
#按銷量排序
print(sorted(info,key = lambda x: x[1],reverse=True))
[('Apple', 800, 9799), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599), ('Oppo', 40, 4199), ('Huawei', 40, 6899)]
#按商品價(jià)格排序
print(sorted(info,key = lambda x: x[2],reverse=True))
[('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)]
#先價(jià)格 再銷量排序
print(sorted(info,key = lambda x: (x[2],x[1]),reverse=True))
[('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)]

··· END ···

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