python中map()函数使用方法详解
目录
- 总结
先看map()函数底层封装介绍:
注释中翻译为:
map(func, *iterables)——> map对象
创建一个迭代器,使用来自的参数计算函数每个迭代器。当最短的迭代器耗尽时停止。
作用:
map(func, lst) ,将传⼊的函数变量 func 作⽤到 lst 变量的每个元素中,并将结果组成新的列表 (Python2)/ 迭代器(Python3) 返回。
注意:
map()返回的是一个迭代器,直接打印map()的结果是返回的一个对象。
示例代码1:
lst = ['1', '2', '3', '4', '5', '6'] print(lst) lst_int = map(lambda x: int(x), lst) # print(list(lst_int)) for i in lst_int: print(i, end=' ') print() print(list(lst_int))
运行效果:
示例代码2:
lst = map(str, [i for i in range(10)]) print(list(lst)) lst_2 = map(str, range(5)) print(list(lst_2))
运行效果:
示例代码3:
list1 = [1, 2, 3, 4, 5] def func(x): return x ** 2 result = map(func, list1) print(result) print(list(result))
运行效果:
示例代码4:
list1 = [1, 2, 3, 4, 5] list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] list3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] def func1(x, y, z): return x + y + z def func2(x, y, z): return x, y, z result1 = map(func1, list1, list2, list3) print(result1) print(list(result1)) result2 = map(func2, list1, list2, list3) print(result2) print(list(result2))
运行效果:
总结
本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注我们的更多内容!
相关推荐
-
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 zip,lambda,map函数代码实例
zip 通常用于将两个列表合并在一起以同时进行迭代遍历 注意:直接使用zip输出结果为<zip at 0x1d72cf30bc8>,要配合list一起使用 a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] zip(a,b) # <zip at 0x1d72cf30bc8> print(list(zip(a, b))) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] print(list(zip(a, a, b))) # [(1, 1, 4), (2, 2, 5), (3
-
详解Python map函数及Python map()函数的用法
python map函数 map()函数 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. 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,
-
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中map()函数使用方法详解
目录 总结 先看map()函数底层封装介绍: 注释中翻译为: map(func, *iterables)--> map对象 创建一个迭代器,使用来自的参数计算函数每个迭代器.当最短的迭代器耗尽时停止. 作用: map(func, lst) ,将传⼊的函数变量 func 作⽤到 lst 变量的每个元素中,并将结果组成新的列表 (Python2)/ 迭代器(Python3) 返回. 注意: map()返回的是一个迭代器,直接打印map()的结果是返回的一个对象. 示例代码1: lst = ['1',
-
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
-
Python中unittest的断言方法详解
目录 断言方法: 方法有: 下面是做的例子,后边是运行结果: 总结 断言方法: 是unittest提供的一组方法,可以通过这些方法完成期望结果和实际结果的对比 方法有: assert+空格+要判断的语句+逗号+'报错语句' python提供 assertEqual(a,b,msg='报错语句') 若a==b不报错,否则报错内容为msg assertNotEqual(a,b,msg='报错语句') 若a!=b不报错,否则报错内容为msg assertIn(
-
对Python实现累加函数的方法详解
这个需求比较奇怪,要求实现Sum和MagaSum函数,实现以下功能 Sum(1) =>1 Sum(1,2,3) =>6 MegaSum(1)() =>1 MegaSum(1)(2)(3)() =>6 实际上Sum就是Python自建的sum函数,它支持变参,变参怎么实现,自然是*args,所以很容易写出雏形: Sum def Sum(*args): count = 0 for i in args: count+=i return count 第二个函数就有点皮了,它要求有参数的时候
-
js的Map函数使用方法详解
Map是ES2015引入的Global Object,Map对象中保存了键值对,且任何对象(包括原始值)都可以作为键或者值. 1. 构造函数 Map必须作为构造函数来使用, new Map([iterable]) 它的参数是可选的,如果提供的话,必须是一个iterable对象.iterable对象的迭代结果为,[key1, value1], [key2, value2], .... 例如 // 1. 数组是一个iterable对象 m = new Map([[1, 'a'], [2, 'b']]
-
Python列表append()函数使用方法详解
目录 1. 基本使用 2. 任意类型元素 3. 列表同步 3.1 原理剖析 3.2 解决方案 4. append()与extend()的区别 总结 1. 基本使用 append() 函数可以向列表末尾添加元素 语法 list.append( element ) 参数 element:任何类型的元素 实例:向列表末尾添加一个元素 name_list = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu'] name_list.append('zhaoliu') print(name_lis
-
python中torch.nn.identity()方法详解
目录 先看代码 看源码 应用 总结 先看代码 m = nn.Identity( 54, unused_argument1=0.1, unused_argument2=False ) input = torch.randn(128, 20) output = m(input) >>> print(output.size()) torch.Size([128, 20]) 这是官方文档中给出的代码,很明显,没有什么变化,输入的是torch,输出也是,并且给定的参数似乎并没有起到变化的效果. 看
-
python中cPickle类使用方法详解
在python中,一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化,而cPickle提供了一个更快速简单的接口,如python文档所说的:"cPickle – A faster pickle". cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作,比如list,dict,甚至是一个类的对象等.而所谓的序列化,我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复.在cPickle中,主要有四个函数可以做这一工作,下面使用例子来介绍. 1. dump: 将pyth
-
python中使用正则表达式的方法详解
目录 search(pattern, string, flags=0) findall(pattern, string, flags=0) sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) compile(pattern, flags=0) flags的一些常用值 总结 在python中使用正则表达式,主要通过下面的几个方法 search(pattern, string, flags=0) 扫描整个string并返回匹配pattern的结果(None或对象
-
python中OrderedDict的使用方法详解
很多人认为python中的字典是无序的,因为它是按照hash来存储的,但是python中有个模块collections(英文,收集.集合),里面自带了一个子类 OrderedDict,实现了对字典对象中元素的排序.请看下面的实例: import collections print "Regular dictionary" d={} d['a']='A' d['b']='B' d['c']='C' for k,v in d.items(): print k,v print "\
随机推荐
- jquery之基本选择器practice(实例讲解)
- 关于Git远程与本地冲突的解决方法
- 收集的多个ruby遍历文件夹代码实例
- 详解Java判断是否是整数,小数或实数的正则表达式
- 使用一个for循环将N*N的二维数组的所有值置1实现方法
- python 把数据 json格式输出的实例代码
- C++中关于[]静态数组和new分配的动态数组的区别分析
- 简单示例AJAX结合PHP代码实现登录效果代码
- javascript中自定义对象的属性方法分享
- 在JavaScript中对HTML进行反转义详解
- linux时间同步ntp服务的安装与配置
- C语言模拟实现atoi函数的实例详解
- Android中ViewFlipper的使用及设置动画效果实例详解
- JQuery循环滚动图片代码
- input 日期选择功能的javascript代码
- jquery中对于批量deferred的处理方法
- JS实现带缓冲效果打开、关闭、移动一个层的方法
- Apache+PHP4.0+Sybase安装文档
- android通过okhttpClient下载网页内容的实例代码
- 23种设计模式(11)java策略模式