python函数map()和partial()的知识点总结

map()是python的一个内建函数， 他能够通过函数来处理序列，比如，我们相关一个数组[0，1，2，3，4，5]所有的数字都+2 , 当然，我们可以这么做

old = [0,1,2,3,4,5]
new = []
for item in old:
  new.append(item+2)
print new

有点小题大做的感觉，map就是解决这个问题的

old = [0,1,2,3,4,5]
new = map((lambda x:x+2),old)
print new

map 可以把这个某个函数应用到序列中的每个值，然后直接返回一个处理后的结果,例如：

[x**2 for x in range(6)]
[x+2 for x in range(6)]

partial()函数是另外一个python的内建函数 ，这个的内建函数其实是非常好用的，比如我们常用的函数add(), 我们可以把某个数+100 ，也可以把某个数字+1

add(1,x) , add(100,x)

而这个partial函数让我们可以这么来使用

add1(x) ,add100(x)

这样，从函数名称我们就知道加了多少了（这个add函数就是个例子哈，平时真没必要）

add1 = partial(add,1)
add100 = partial(add,100)

这个时候

add1(x) = add(1,x)
add100(x) = add(100,x)

内容扩展：

map() 函数语法：

map(function, iterable, ...)

>>>def square(x) :      # 计算平方数
...   return x ** 2
...
>>> map(square, [1,2,3,4,5])  # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]

# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

到此这篇关于python函数map()和partial()的知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关python的函数map()和partial()内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 简单了解python filter、map、reduce的区别

    这篇文章主要介绍了简单了解python filter.map.reduce的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 python中有一些非常有趣的函数,面试的时候可能会遇到.今天也来总结一下,不过该类的网上资料也相当多,也没多少干货,只是习惯性将一些容易遗忘的功能进行整理. lambda 为关键字.filter,map,reduce为内置函数. lambda:实现python中单行最小函数. g = lambda x: x * 2

  • python高阶函数map（）和reduce（）实例解析

    1.map()传入的有两个参数,函数和可迭代对象(Itreable),map()是把传入的函数依次作用于序列的每个元素,结果返回的是一个新的可迭代对象(Iterable). map()代码如下: # 定义f函数,返回的是x*x def f(x): return x*x # 调用map(),根据传入的函数和list,依次作用于每个元素 s=map(f,[1,2,3,4,5]) # 打印返回的迭代器的值 print(list(s)) # 查看类型 print(type(s)) 结果: [1, 4,

  • 解决Python3下map函数的显示问题

    map函数是Python里面比较重要的函数,设计灵感来自于函数式编程.Python官方文档中是这样解释map函数的: map(function, iterable, ...) Return an iterator that applies function to every item of iterable, yielding the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that man

  • python函数map()和partial()的知识点总结

    map()是python的一个内建函数, 他能够通过函数来处理序列,比如,我们相关一个数组[0,1,2,3,4,5]所有的数字都+2 , 当然,我们可以这么做 old = [0,1,2,3,4,5] new = [] for item in old: new.append(item+2) print new 有点小题大做的感觉,map就是解决这个问题的 old = [0,1,2,3,4,5] new = map((lambda x:x+2),old) print new map 可以把这个某个函

  • Python 函数编编程的三大法宝map+filter+reduce分享

    目录 一.map map 传入内置 Python 函数 map 高级用法 二.map 与列表推导式 三.选择可迭代对象中的元素:filter 四.合并可迭代对象中的元素: reduce 五.总结 众所周知,Python 支持多种编程范式:过程式(使用基础的语句).面向对象编程和函数式编程. Python 也提供了其他函数式编程语言的工具: 利用 map 在一个可迭代对象的各项上调用函数的工具 利用 filter 来过滤项 利用 reduce 把函数作用在成对的项上来运行结果的工具 一.map 在

  • python中map()函数的使用方法示例

    python中map()函数的使用方法示例

    前言 在python里有一个函数map(),它有点高大上的感觉.本文将详细给大家介绍python中map()函数使用的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: 或许你已经看过GOOGLE最挣钱的论文: "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" Google的那篇MapReduce论文里说:Our abstraction is inspired by the map and redu

  • Python中map,reduce,filter和sorted函数的使用方法

    map map(funcname, list) python的map 函数使得函数能直接以list的每个元素作为参数传递到funcname中, 并返回响应的新的list 如下: def sq(x): return x*x #求x的平方 map(sq, [1,3, 5,7,9]) #[1, 9, 25, 49, 81] 在需要对list中的每个元素做转换的时候, 会很方便 比如,把list中的每个int 转换成str map(str, [23,43,4545,324]) #['23', '43',

  • python中map、any、all函数用法分析

    本文实例讲述了python中map.any.all函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 最近想学python,就一直比较关注python,昨天在python吧看到有个帖子提问怎么在python中怎么判断密码是否符合规范,回帖中有很多用循环的,除此外还有一个没有用循环,代码非常简练,下面是代码: def volid(pwd): a = any(map(str.isupper,pwd)) b = any(map(str.islower,pwd)) c = any(map(str.isdig

  • Python中 map()函数的用法详解

    Python中 map()函数的用法详解

    map( )函数在算法题目里面经常出现,map( )会根据提供的函数对指定序列做映射,在写返回值等需要转换的时候比较常用. 关于映射map,可以把[ ]转成字符串的话,就不需要用循环打印字符串输出结果这种比较旧的方式. 在Python 3中的例子如下: 也可以用匿名函数来计算幂计算: map(lambda x:x**2,[1,2,3,4,5]) 也可以用来规范输出: name_list={'tony','cHarLIE','rachAEl'} def format_name(s): ss=s[0

  • 简单了解python高阶函数map/reduce

    简单了解python高阶函数map/reduce

    高阶函数map/reduce Python内建了map()和reduce()函数. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下: 现在,我们用Python代码实现: def f(x): return x * x r =

  • Python函数的返回值、匿名函数lambda、filter函数、map函数、reduce函数用法实例分析

    Python函数的返回值、匿名函数lambda、filter函数、map函数、reduce函数用法实例分析

    本文实例讲述了Python函数的返回值.匿名函数lambda.filter函数.map函数.reduce函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 函数的返回值: 函数一旦执行到   return,函数就会结束,并会返回return 后面的值,如果不使用显式使用return返回,会默认返回None . return None可以简写为   return. def my_add(x,y): z=x+y return z print(my_add(1,2))##打印的是返回值 def my_add_

  • python 函数嵌套及多函数共同运行知识点讲解

    1.先讲函数嵌套,很简单的例子,如: print(len('我和你')) 这样就很好理解了. 2.关于多个函数共同运行,最重要的区分点就是,变量的作用域,有局部变量和全局变量,局部作用于不能使用其他局部作用域内的变量 def 1(): i=1 //这里的i就只是在1函数作用域 return 0 a = i //这里的会被判定为未定义 3.那么如何修改一个变量的作用域呢?用 global,可将局部变量声明为全局变量. 知识点扩展: 与嵌套函数紧密相关的就是闭包特性,举一个简单的例子: >>>

  • Python函数中apply、map、applymap的区别

    目录 一.总结 二.实操对比 一.总结 apply -- 应用在 dataFrame 上,用于对 row 或者 column 进行计算 applymap -- 应用在 dataFrame 上,元素级别的操作 map -- python 系统自带函数,应用在 series 上, 元素级别的操作 二.实操对比 构建测试数据框: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4, 3

随机推荐