python如何理解map，reduce，filter？

map、reduce、filter是常见的的python函数，初学者会较难理解，这里详细解释下。

map是映射、reduce是聚合，filter是筛选

map

map()方法会将 一个函数 映射到序列的每一个元素上，生成新序列，包含所有函数返回值。

也就是说序列里每一个元素都被当做x变量，放到一个函数f(x)里，其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列。

如何使用map函数?

map(function_to_apply, list_of_inputs)  

• function_to_apply：代表函数
• list_of_inputs：代表输入序列

注意：python3中 map函数返回的是 迭代器

大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。

比方说：

items = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表
squared = []
for i in items:
    squared.append(i**2)

map函数可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现：

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))

上面使用了匿名函数，也可以自定义函数：

items = [1, 2, 3, 4, 5]
def f(x):
    return x**2
squared = list(map(f, items))

reduce

reduce相比map稍复杂点

reduce的工作过程是 ：在迭代序列的过程中，首先把 前两个元素（只能两个）传给 函数，函数加工后，然后把 得到的结果和第三个元素 作为两个参数传给函数参数， 函数加工后得到的结果又和第四个元素 作为两个参数传给函数参数，依次类推。

reduce函数怎么用？

reduce(function, iterable[, initializer]) 

• function：代表函数
• iterable：序列
• initializer：初始值（可选）

与map不同，reduce不可以直接使用，需要用from functools import reduce导入

比如说我要求10的阶乘，就可以用reduce做：

# 导入reduce
from functools import reduce 
# 定义函数
def f(x,y):
    return x*y
# 定义序列，含1~10的元素
items = range(1,11)
# 使用reduce方法
result = reduce(f,items)
print(result)