Python中的map和reduce函数简介

概述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

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：

'''遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：531509025寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和pdf电子书！'''# 传入一个参数 def one_p(x):     return x * x print ('map1.1:', map(one_p, range(1, 5)) ) #结果：map1.1: [1, 4, 9, 16] print ('map1.2:', map(one_p, [1, 2, 3, 4, 5, 6])) #结果：map1.2: [1, 4, 9, 16, 25, 36]    # 传入多个参数 a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [1, 1, 6, 2, 3] c = [1, 2, 3, 4, 5] s = map(lambda (x, y, z): x * y * z, zip(a, b, c)) print ('map2:', s) #结果：map2: [1, 4, 54, 32, 75] 

第二个例子是1*1*1，2*1*2，3*6*3，4*2*4，5*3*5然后组成的列表

reduce()函数：

r1 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6, 2))  # 运算过程：(((2*2)*6)*2) r2 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6), 2)  # 运算过程：(((2*2)*6)*2)   print ('r1:', r1)  # 结果：r1: 48 print ('r2:', r2)  # 结果：r2: 48

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python中的map和reduce函数简介全部内容，希望文章能够帮你解决Python中的map和reduce函数简介所遇到的程序开发问题。

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