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Python5个内建高阶函数的使用

数据分析与开发 来源:数据分析与开发 作者:数据分析与开发 2021-02-04 16:06 次阅读

本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用,能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率,这5个函数分别是:

map

reduce

filter

sorted/sort

zip

79c32d28-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

一、map

1.1 语法

map函数的基本语法是map(func, seq),其含义指的是:对后面可迭代序列中的每个元素执行前面的函数func的功能,最终获取到一个新的序列。注意:

Python2中直接返回的是一个列表

Python3中返回的是一个可迭代器,如果想返回列表,可以使用list()进行处理

help(map) # 查看帮助信息

79e44224-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

1.2 demo

通过举例说明map函数的使用方法

使用Python内置函数

7a3b4a6a-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

使用自定义函数

7a5a8f6a-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

使用匿名函数lambda

使用匿名函数的时候可以有多个参数

7a7a2c8a-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

二、reduce

2.1 语法

reduce函数的定义:

reduce(function, sequence [, initial] ) -> value

reduce依次从sequence中取一个元素,和上一次调用function的结果做参数,再次调用function。

第一次调用function时,如果提供initial参数,会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function,否则会以序列sequence的第一个数

2.2 使用

Python3中已将reduce函数移到functools模块中,需要先进行导入:

from functools import reduce # 导入help(reduce) # 查看帮助文档

7aa32eaa-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

上面的例子我们通过一个图形来解释说明:

7ad0b0f0-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2.3 demo

使用自定义函数

7af4c774-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

使用匿名函数lambda

7b1a6bdc-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

image-20201024185550970

一个复杂的例子

7b385462-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

具体过程为:

1.1*2+1=3 2.3*3+1=10# 第一个3为上面的结果3,第2个原始数据中的3 3.10*4+1=41

带有初始值的例子

初始化值和序列中的第一个值执行func函数,将得到的结果作为下次的起始值

7b76dfb6-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

# 具体过程解释为 1.6+1=7 2.7+2=9 3.9+3=12 4.12+4=16 5.16+5=21

三、filter

3.1 语法

filter()函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的那些元素,返回符合条件的元素组成新列表。

序列中的每个元素作为参数传递给函数进行判断,返回True或者False,最后将返回True的元素放到新列表中。

filter()语法如下:

filter(function, iterable) # 前者为函数,后者为待执行的序列

3.2 demo

help(filter) # 帮助文档

7b96e5f4-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

使用自定义函数

返回10以内的偶数

7bb871f6-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

使用匿名函数lambda

7c04fdfa-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

对字符串的筛选

选择符合指定要求的字符串

7c376dda-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

四、sorted

4.1 语法

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

4.2 3个参数

sorted()接受3个参数,返回的是一个排序后的列表

可迭代对象iterable

reverse=False,接受一个布尔值,选择是否反转排序结果,默认是False

接受一个回调函数key=None,回调函数只能有一个参数,根据函数的返回值进行排序

4.3 demo

help(sorted) # 帮助文档

7c74abaa-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

默认不反转

7c9681b2-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

对元组、range对象、字典的排序

7cc9331e-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4.4 结果反转

结果反转的意义就是将结果降序排列,因为原本默认是升序的,使用的是reverse=True

7cf8dbaa-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4.5 理解key

key参数的作用是我们自定义一个函数,然后通过将序列中的元素作用于函数之后再进行排序

在这里我们使用绝对值函数

7d16a89c-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

7d350fda-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4.6 对比sort()

sort()方法只能对原列表list进行排序,参数和sorted是相同的

结果是将原来的列表直接原地修改,而sorted 是生成新的列表,二者是不同的

7d634652-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

五、zip

zip()是Python中一个非常重要的方法,能够快速的实现很多功能。

5.1 语法

zip([iterable,...]) # iterable是一个或者多个可迭代器

函数执行的结果在Python3中返回的是一个zip对象,如果需要展示成列表的形式,直接使用list方法展开;展开的结果是列表中嵌套元组的形式

在Python2中直接返回的是元组列表形式

help(zip) # 查看文档

7d8a8abe-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5.2 zip接受一个序列

zip中可以接受列表、元组、字符串等形式

7dbbdefc-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

zip接受空列表的形式,返回的仍空列表

7dee4eaa-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5.3 zip接受多个序列

7e24430c-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

同时对不同类型的序列进行合并

7e547838-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5.4 处理长度不同

当多个序列同时存在,取长度最小的那个序列的长度

7eac1d40-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5.5 zip(*iterables)

我们一般认为该方法是zip的反过程,是一个unzip的过程,举例说明其使用:

7edc2e18-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5.6 复杂例子

下面看一个更为复杂的例子

7f11c910-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

这个例子的解释为:

[x]是一个列表中含有列表,x本身就是一个列表

[x]*3结果为[x,x,x],实际上也是[[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]]

[*[x]*3]的结果则为[(4,4,4),(5,5,5),(6,6,6)]

5.7 zip运用

下面通过zip的实际例子来说明它的应用:

列表求和

7f3d2380-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

数据合并

7fa167f0-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

字典的key-value转换

for循环实现:

7fbce2b4-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

使用zip实现:

7fecd6b8-584b-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

责任编辑:lq

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原文标题:Python 高阶函数使用总结

文章出处:【微信号:DBDevs,微信公众号:数据分析与开发】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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