python中map的基本用法示例

map()函数

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射，是内置函数

第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

语法

map(function, iterable, ...)

map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。

1、当seq只有一个时，将函数func作用于这个seq的每个元素上，并得到一个新的seq。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：

因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：

def f(x):
 return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

输出结果：

[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。

由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

假设用户输入的英文名字不规范，没有按照首字母大写，后续字母小写的规则，请利用map()函数，把一个list（包含若干不规范的英文名字）变成一个包含规范英文名字的list：

输入：['adam', 'LISA', 'barT']

输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']

def format_name(s):
 s1=s[0:1].upper()+s[1:].lower();
 return s1;
print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])

2、当seq多于一个时，map可以并行（注意是并行）地对每个seq执行如下图所示的过程：

l2=map(lambda x,y:x**y,[1,2,3],[1,2,3])
for i in l2:
 print(i)

l3=map(lambda x,y:(x**y,x+y),[1,2,3],[1,2,3])
for i in l3:
 print(i)

python3中可以处理类表长度不一致的情况，但无法处理类型不一致的情况，
l4=map(lambda x,y:(x**y,x+y),[1,2,3],[1,2])
for i in l4:
 print(i)

l4=map(lambda x,y:(x**y,x+y),[1,2,3],[1,2,'a'])
for i in l4:
 print(i)

特殊用法，做类型转换：

l=map(int,'1234')
for i in l:
 print(type(i))
 print(i)

如果函数是 None，自动假定一个‘identity'函数,这时候就是模仿 zip()函数，

l=[1,2,3]
x=map(None,l)
print(x)

这时候 None 类型不是一个可以调用的对象。所以他没法返回值。

目的是将多个列表相同位置的元素归并到一个元组。如：

>>> print map(None, [2,4,6],[3,2,1])
[(2, 3), (4, 2), (6, 1)]

但是在 python3中，返回是一个迭代器，所以它其实是不可调用的

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • Python中的map、reduce和filter浅析

    1.先看看什么是 iterable 对象 以内置的max函数为例子,查看其doc: 复制代码 代码如下: >>> print max.__doc__max(iterable[, key=func]) -> valuemax(a, b, c, ...[, key=func]) -> value With a single iterable argument, return its largest item.With two or more arguments, return t

  • python用reduce和map把字符串转为数字的方法

    python中reduce和map简介 map(func,seq1[,seq2...]) :将函数func作用于给定序列的每个元素,并用一个列表来提供返回值:如果func为None,func表现为身份函数,返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表. reduce(func,seq[,init]) :func为二元函数,将func作用于seq序列的元素,每次携带一对(先前的结果以及下一个序列的元素),连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上,最后减少我们的序列为一个单一的返回值:

  • Python中的map()函数和reduce()函数的用法

    Python中的map()函数和reduce()函数的用法

    Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,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list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,

  • Python 过滤字符串的技巧,map与itertools.imap

    具体的实例 我们需要在目录中遍历,包括子目录(哈哈),找出所有后缀为:rmvb ,avi ,pmp 的文件.(天哪?!你要干什么?这可是我的隐私啊--) 复制代码 代码如下: import os def anyTrue(predicate, sequence): return True in map(predicate, sequence) def filterFiles(folder, exts): for fileName in os.listdir(folder): if os.path.

  • Python中的高级函数map/reduce使用实例

    Python中的高级函数map/reduce使用实例

    Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,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list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,

  • python 基础教程之Map使用方法

    Python Map Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上.Map的规范为:map(function_to_apply, list_of_inputs) 大多数时候,我们需要将列表中的所有元素一个个传递给一个函数,并收集输出.例如: items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = [] for i in items: squared.append(i**2) 使用Map的话,可以让我们以一种更加简便的方法解决这种问题. items = [1, 2, 3, 4, 5

  • Python中map和列表推导效率比较实例分析

    本文实例讲述了Python中map和列表推导效率比较.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 直接来测试代码吧: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # list comprehension and map import time def test(f, name): st = time.time() f() print '%s %ss'%(name, time.time()-st) TIMES = 1000 ARR = range(1000

  • python中map()与zip()操作方法

    对于map()它的原型是:map(function,sequence),就是对序列sequence中每个元素都执行函数function操作. 比如之前的a,b,c = map(int,raw_input().split()),意思就是说把输入的a,b,c转化为整数.再比如: a = ['1','2','3','4'] print map(list,a) print map(int,a) 第一个map是把列表a中每个元素转化为列表,第二个map是把a中每个元素转化为整数. 而对于zip(),原型是

  • 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

  • 用map函数来完成Python并行任务的简单示例

    用map函数来完成Python并行任务的简单示例

    众所周知,Python的并行处理能力很不理想.我认为如果不考虑线程和GIL的标准参数(它们大多是合法的),其原因不是因为技术不到位,而是我们的使用方法不恰当.大多数关于Python线程和多进程的教材虽然都很出色,但是内容繁琐冗长.它们的确在开篇铺陈了许多有用信息,但往往都不会涉及真正能提高日常工作的部分. 经典例子 DDG上以"Python threading tutorial (Python线程教程)"为关键字的热门搜索结果表明:几乎每篇文章中给出的例子都是相同的类+队列. 事实上,

随机推荐