Python简明讲解filter函数的用法

目录
  • 一、filter函数的定义
  • 二、filter函数实例
    • 求一个序列中大于零的元素组成的新序列
    • 求序列中非零数组成的新序列
    • 求字典中大于2的键组成的新序列
    • 求100以内既是3的倍数又是奇数的正整数

任何事情都是由量变到质变的过程,学习Python也不例外。只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。

一、filter函数的定义

filter函数是Python中常用的内置函数,调用无需加载库,直接使用即可。它主要用来根据特定条件过滤迭代器中不符合条件的元素,返回一个惰性计算的filter对象或迭代器。需要用list函数进行转换,才能得到符合的条件元素组成的新列表。

其基本调用语法如下:

filter(function or None, iterable)

function:函数,作用是对iterable中的每个元素判断是否符合特定条件。

None:不调用任何函数,只对可迭代对象中的元素本身判断真假,保留为真的元素。

iterables:可迭代对象(序列、字典等)。

二、filter函数实例

求一个序列中大于零的元素组成的新序列

我们先来看下filter函数不加list的结果,代码如下:

c = [-10, 28, 9, -5, 30, 5]
filter(lambda a:a>0, c)

得到结果:

<filter at 0x27950dbb9d0>

返回一个惰性计算的filter对象或迭代器。接下来看下用list函数进行转换会得到什么,代码如下:

c = [-10, 28, 9, -5, 30, 5]
list(filter(lambda a:a>0, c))

得到结果:

[28, 9, 30, 5]

从结果知,filter函数的作用是挑选出了序列c中大于0的元素组成了新的对象或迭代器。通过list函数进行转换,进而得到符合条件的元素组成的新列表。如果有朋友对代码中的lambda函数不熟悉,可以参考【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的lambda函数。

求序列中非零数组成的新序列

在filter函数定义中提到,filter函数中参数None表示不调用任何函数,只对可迭代对象中的元素本身判断真假,保留为真的元素。

测试代码如下:

#找出序列中的非0数
c2 = [4, 9, 0, -5, -8, 7, 0]
list(filter(None, c2))

得到结果:

[4, 9, -5, -8, 7]

由于0在Python中默认为False,非0默认为True,所以在筛选过程中对0进行了过滤。

求字典中大于2的键组成的新序列

在filter函数定义中提到,它对可迭代对象进行处理,所以包括了列表和字典等对象。前两个例题都是对列表进行处理,本例看下对字典的处理。代码如下:

#找出字典中大于2的键
list(filter(lambda x:x>2, {1:'杨紫', 2:'刘诗雯', 3:'张继科', 4:'王明', 5:'刘明'}))

得到结果:

[3, 4, 5]

从结果知,filter函数对字典进行处理的时候,筛选的对象是字典的键,而不是字典的值。

求100以内既是3的倍数又是奇数的正整数

最后我们来看一个小学常常碰到的题,求100以内既是3的倍数又是奇数的正整数。代码如下:

#求100以内既是奇数又是3的倍数的正整数
import numpy as np
list(filter(lambda x:x%2!=0 and x%3==0, np.arange(1, 101)))

得到结果:

[3, 9, 15, 21, 27, 33, 39, 45, 51, 57, 63, 69, 75, 81, 87, 93, 99]

其中np.arange(1, 101))表示1到100公差为1的等差数列。

x%2!=0表示该数不能整除2,即为奇数。

x%3==0表示该数能整除3,即为3的倍数。

可以人工复核一下,发现Python得到的结果是正确的。

到此这篇关于Python简明讲解filter函数的用法的文章就介绍到这了,更多相关Python filter函数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!

(0)

相关推荐

  • 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学习之魔法函数(filter,map,reduce)详解

    目录 filter() 函数 map() 函数 reduce() 函数 filter() 函数 小实战 今天的这一章节我们来学习一下,Python 中的三个高级函数,也被称之为 魔法函数.之所以把他们交的这么高级,主要是因为它们返回的数据类型多数是 迭代器. 我们在上一章节有介绍过,迭代器 可以提升我们的代码的执行效率.降低内存消耗.所以接下来我们就认识一下这些 魔法函数. filter() 函数 filter() 函数 是python的一个内置函数. filter() 函数的功能:可以将一个可

  • Python map及filter函数使用方法解析

    知道python有这几个内置方法,但一直以来用的都不多,最近重新看了一下,重新记录一下. map()会根据提供的函数对指定序列进行映射,python3会返回一个迭代器,具体用法如下: def double(x): return 2*x if __name__=="__main__": print(map(double,[1,2,3,4,5])) print() for i in map(double,[1,2,3,4,5]): print(i) 运行结果: F:\dev\python\

  • Python实现filter函数实现字符串切分

    在工作中,经常遇到字符串切分,尤其是操作linux命令,返回一段文本,如下面这种格式 Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 3.1G 35G 9% / tmpfs 939M 0 939M 0% /dev/shm 在整理数据时,以前我都是直接split(' '), 结果当然是很不理想啊,今天get到了一个新技术----直接split() 下面看示例: if __name__ == '__main__': line = '/

  • Python如何用filter函数筛选数据

    一.filter函数简介 filter函数主要用来筛选数据,过滤掉不符合条件的元素,并返回一个迭代器对象,如果要转换为列表list或者元祖tuple,可以使用内置函数list() 或者内置函数tuple()来转换: filter函数接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中,就好比是用筛子,筛选指定的元素; 语法: filter(function, iterable) 参数: fu

  • Python filter()及reduce()函数使用方法解析

    一.filter() 在Python内建函数中,有一个和map()函数用法类似.却可以用来过滤元素的迭代函数,这个函数就是filter().它的函数原型是:filter(function,itearable) filter返回的是一个filter对象,可以通过list()或者for循环取出内容. 注意:传入的函数返回值必须是布尔类型.若是真则保留元素,假则过滤掉这元素 def is_even(x): return x%2==0 a=filter(is_even,[1,2,3,4,5,6]) pr

  • python3 map函数和filter函数详解

    map()函数可以对一个数据进行同等迭代操作.例如: def f(x): return x * x r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(list(r)) map函数传入的第一个参数就是函数本身,即f.第二个参数是要操作的数据 map() 作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的 f(x)=x 2 ,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list 所有数字转为字符串: print(list(map(str, [1,

  • Python简明讲解filter函数的用法

    目录 一.filter函数的定义 二.filter函数实例 求一个序列中大于零的元素组成的新序列 求序列中非零数组成的新序列 求字典中大于2的键组成的新序列 求100以内既是3的倍数又是奇数的正整数 任何事情都是由量变到质变的过程,学习Python也不例外.只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案. 一.filter函数的定义 filter函数是Python中常用的内置函数,调用无需加载库,直接使用即可.它主要用来根据特定条件过滤迭代器中不符合条件

  • Python中的filter()函数的用法

    Python内建的filter()函数用于过滤序列. 和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列.和map()不同的时,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素. 例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写: def is_odd(n): return n % 2 == 1 filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]) # 结果: [1, 5, 9, 15]

  • 对python过滤器和lambda函数的用法详解

    1. 过滤器 Python 具有通过列表解析 将列表映射到其它列表的强大能力.这种能力同过滤机制结合使用,使列表中的有些元素被映射的同时跳过另外一些元素. 过滤列表语法: [ mapping-expression for element in source-list if filter-expression ] 这是列表解析的扩展,前三部分都是相同的,最后一部分,以 if开头的是过滤器表达式.过滤器表达式可以是返回值为真或者假的任何表达式 (在 Python 中是几乎任何东西).任何经过滤器表达

  • python中去空格函数的用法

    本文简单介绍了Python中去空格函数的用法,这是一个很实用的函数,希望对大家的Python程序设计有所帮助.具体分析如下: 在Python中字符串处理函数里有三个去空格的函数: strip 同时去掉左右两边的空格 lstrip 去掉左边的空格 rstrip 去掉右边的空格 具体示例如下: >>>a=" gho stwwl " >>>a.lstrip() 'gho stwwl ' >>>a.rstrip() ' gho stwwl'

  • python 常见字符串与函数的用法详解

    strip去除空格 s = ' abcd efg ' print(s.strip()) #去除所有空格 print(s.lstrip()) #去除左边空格 print(s.rstrip()) #去除右边空格 print(s) abcd efg abcd efg abcd efg abcd efg 大小写 s = 'abc defg' print(s.upper()) print(s.upper().lower()) print(s.capitalize()) #首字母大写 ABC DEFG ab

  • Python线性拟合实现函数与用法示例

    本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 参考别人写的: #-*- coding:utf-8 -*- import math import matplotlib.pyplot as plt def linefit(x , y): N = float(len(x)) sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0 for i in range(0,int(N)): sx += x[i] sy += y[i] sxx += x[i]*x[i]

  • python常见字符串处理函数与用法汇总

    本文实例讲述了python常见字符串处理函数与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.find 作用:在一个较长字符串中查找子串.返回子串所在位置的最左端索引,如果没有找到则返回-1.如果指定 beg(开始) 和 end(结束) 范围,则检查是否包含在指定范围内,如果包含子字符串返回开始的索引值,否则返回-1. 用法:string.find() 实例: a = ' i am a boy with no money ' print a.find('a') 输出结果: 5 print a.fin

  • python中time tzset()函数实例用法

    在时间的设置方面,为了能够跟系统时间有更好的区分,我们有时会借用一些函数方法来实现.就拿tzset()来说是设置时间的一种方法,其内在的变量依靠TZ的控制,如果没有设置TZ则以系统时间为准.接下来我们简单就time tzset().TZ进行说明,并对函数的语法.参数.返回值.实例带来使用介绍. 1.说明 tzset()主要用于设置时间变量,它通过获取TZ环境变量初始化tzname变量,在类System-V系统中,它同时设置timezone(相对UTC以西的秒数,向西为正,向东为负)和daylig

  • Python Pandas pandas.read_sql_query函数实例用法分析

    Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.本文主要介绍一下Pandas中read_sql_query方法的使用. pandas.read_sql_query(sql,con,index_col = None,coerce_float =

  • Python Pandas pandas.read_sql函数实例用法

    Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.本文主要介绍一下Pandas中read_sql方法的使用. pandas.read_sql(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params

随机推荐