这篇文章主要介绍Python中map、filter和reduce的函数怎么用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！ 1、map函数 map函数的规范是，将⼀个函数映射到⼀个输⼊列表的所有元素上。 map(function_to_apply, list_of_inputs) ⼤多数时候，我们要把列表中所有元素⼀个个地传 香港云主机递给⼀个函数，并收集输出。比如： items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = [] for i in items: squared.append(i**2) 而Map函数可以让我们⽤⼀种简单⽽漂亮得多的⽅式来实现，如下： items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, items)) ⼤多数时候，我们使⽤匿名函数lambdas来配合map函数，不仅⽤于⼀列表的输⼊， 我们甚⾄可以⽤于⼀列表的函数! def multiply(x): return (x*x) def add(x): return (x+x) funcs = [multiply, add] for i in range(5): value = map(lambda x: x(i), funcs) print(list(value)) # Output: # [0, 0] # [1, 2] # [4, 4] # [9, 6] # [16, 8] 2、Filter函数 Filter函数很好理解，就是filter过滤列表中的元素，并且返回⼀个由所有符合要求的元素所构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True。下面具一个简单的例子来帮助大家理解： number_list = range(-5, 5) less_than_zero = filter(lambda x: x
print(list(less_than_zero)) # Output: [-5, -4, -3, -2, -1] 这个filter类似于⼀个for循环，但它是⼀个内置函数，并且更快。 3、Reduce函数 当需要对⼀个列表进⾏⼀些计算并返回结果时，Reduce 是个⾮常有⽤的函数。举个例⼦，当你需要计算⼀个整数列表的乘积时。通常在 Python 中你可能会使⽤基本的 for 循环来完成这个任务。现在我们来试试 reduce： from functools import reduce product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] ) # Output: 24以上是“Python中map、filter和reduce的函数怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道！
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