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这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数,本文主要学习它们的用法。
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filter 函数原型如下:
第一个参数是判断函数(返回结果需要是 True 或者 False),第二个为序列,该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作,返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆:对序列中的元素进行筛选,获取符合条件的序列。
返回结果为: ,使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下:
该函数运行之后生成一个 list,第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列;
下述代码是一个简单的测试案例:
上述代码运行完毕,得到的结果是: 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数,可以有多个参数,当这种情况出现后,后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题:
reduce 函数原型如下:
第一个参数是函数,第二个参数是序列,返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下:
最终的结果是 6,如果设置第三个参数为 4,可以运行代码查看结果,最后得到的结论是,第三个参数表示初始值,即累加操作初始的数值。
简单记忆:对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下:
zip 函数将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样,则返回列表长度与最短的对象相同,利用星号( * )操作符,可以将元组解压为列表。
测试代码如下:
展示如何利用 * 操作符:
输出结果如下:
简单记忆:zip 的功能是映射多个容器的相似索引,可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下:
参数说明:
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。
测试代码如下:
返回结果为: 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合,能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
一、zip函数的功能如下:
将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。当各个迭代器中元素的个数不一致时,则返回列表中长度最短的情况,利用 *号操作符,可以将元组解压为列表。
二、Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法如下:
1、作出说明,使用zip函数将可迭代的对象作为参数。
2、将对象中对应的元素打包成一个个元组。
3、用zip函数平行地遍历多个迭代器,如果可迭代对象的长度不相同将按短的序列为准。
4、遍历过程中产生元组,Python.3.x会把元组生成好,然后生成列表。
定义:zip([iterable, ...])
zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些 tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list unzip(解压),看下面的例子就明白了:
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a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [4,5,6,7,8] zipped = zip(a,b) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(a,c) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(*zipped) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
对于这个并不是很常用函数,下面举几个例子说明它的用法:
* 二维矩阵变换(矩阵的行列互换)
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
通过python列表推导的方法,我们也能轻易完成这个任务
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print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数:
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a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] zip(*a) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] map(list,zip(*a)) [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
这种方法速度更快但也更难以理解,将list看成tuple解压,恰好得到我们“行列互换”的效果,再通过对每个元素应用list()函数,将tuple转换为list
* 以指定概率获取元素
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import random def random_pick(seq,probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumulative_probability = 0.0 for item, item_probability in zip(seq, probabilities): cumulative_probability += item_probability if x cumulative_probability: break return item for i in range(15): random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6]) 'c' 'b' 'c' 'c' 'a' 'b' 'c' 'c' 'c' 'a' 'b' 'b' 'c' 'a' 'c'
这个函数有个限制,指定概率的列表必须和元素一一对应,而且和为1,否则这个函数可能不能像预想的那样工作。
稍微解释下,先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x,利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple,然后将每个元素的概率进行叠加,直到和大于x终止循环
这样,”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率,同理”b”为0.1-0.4,”c”为0.4-1.0,假设x是在0-1之间平均取值的,显然我们的目的已经达到