Python中的 Map 和 Reduce

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                                                           03

Map

map()传入的第一个参数是f，map将f依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

def f(x):

return x * x

如果不用map，需要这么写：

L = []

for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:

L.append(f(n))

用map一行代码搞定：

list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

另外一个map例子：

list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

结果：

[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘, ‘9‘]

再看一个map例子：

def char2num(s):

digits = {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}

return digits[s]

print(list(map(char2num,"13579"))) #注意“13579”是个序列

结果：

[1, 3, 5, 7, 9]

04

Reduce

reduce把f作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，f必须接收两个参数。

reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

from functools import reduce

#reduce的参数f函数，f必须接受两个参数

def fn(x, y):

return x * 10 + y

reduce(fn, [2, 4, 6, 7, 9])

结果：

24679

05

结合Map和Reduce

def str2num(s):

return reduce(fn, map(char2num, s))

print(str2num(‘213579‘))

结果:

213579

解释：map作用将序列s中每一个字符转化为num，返回一个Iterator对象，reduce的参数fn将这个Iterator对象转化为对应的整数表示。

Map完成了数据拆分，Reduce化简合并数据。

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Python中的 Map 和 Reduce

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