• Python中map和reduce函数


    ①从参数方面来讲:

    map()函数:

    map()包含两个参数,第一个是参数是一个函数,第二个是序列(列表或元组)。其中,函数(即map的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数

    reduce()函数:

    reduce() 第一个参数是函数,第二个是 序列(列表或元组)。但是,其函数必须接收两个参数

    ②从对传进去的数值作用来讲:

    map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次;(请看下面的栗子)

    reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后,把这个结果继续与下一个元素作用(累积计算),

    最终结果是所有的元素相互作用的结果。(请看下面的栗子)

    举个栗子:

    map()函数:

    [python] view plain copy
    1. # 传入一个参数  
    2. def one_p(x):  
    3.     return x * x  
    4. print 'map1.1:', map(one_p, range(1, 5))   
    5. #结果:map1.1: [1, 4, 9, 16]  
    6. print 'map1.2:', map(one_p, [1, 2, 3, 4, 5, 6])  
    7. #结果:map1.2: [1, 4, 9, 16, 25, 36]  
    8.   
    9. # 传入多个参数  
    10. a = [1, 2, 3, 4, 5]  
    11. b = [1, 1, 6, 2, 3]  
    12. c = [1, 2, 3, 4, 5]  
    13. s = map(lambda (x, y, z): x * y * z, zip(a, b, c))  
    14. print 'map2:', s  
    15. #结果:map2: [1, 4, 54, 32, 75]  


    reduce()函数:

    [python] view plain copy
    1. r1 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6, 2))  #运算过程:(((2*2)*6)*2)  
    2. r2 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6), 2)  #<span >运算过程:(((2*2)*6)*2)</span>  
    3.   
    4. print 'r1:', r1  # 结果:r1: 48  
    5. print 'r2:', r2  # 结果:r2: 48 
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