Python——回顾常用的库

本文最后更新于:2024年7月6日 早上

这些最基础的面试想不起来会很尴尬

Python map() 函数

描述

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。

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() 函数语法:

1
map(function, iterable, ...)

参数

  • function – 函数
  • iterable – 一个或多个序列

返回值

Python 2.x 返回列表。

Python 3.x 返回迭代器。

实例

以下实例展示了 map() 的使用方法:

1
2
3
4
5
6
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

1
2
>>>map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
>>>[3, 7, 11, 15, 19]

Python filter() 函数

描述

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数,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。

注意: Pyhton2.7 返回列表,Python3.x 返回迭代器对象,具体内容可以查看:Python3 filter() 函数

语法

以下是 filter() 方法的语法:

1
filter(function, iterable)

参数

  • function – 判断函数。
  • iterable – 可迭代对象。

返回值

返回列表。


实例

以下展示了使用 filter 函数的实例:

过滤出列表中的所有奇数:

1
2
3
4
5
6
#!/usr/bin/python 
# -*- coding: UTF-8 -*-
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)

输出结果 :

1
[1, 3, 5, 7, 9]

过滤出1~100中平方根是整数的数:

1
2
3
4
5
6
7
#!/usr/bin/python 
# -*- coding: UTF-8 -*-
import math
def is_sqr(x):
return math.sqrt(x) % 1 == 0
newlist = filter(is_sqr, range(1, 101))
print(newlist)

输出结果 :

1
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

Python reduce() 函数

描述

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。

语法

reduce() 函数语法:

1
reduce(function, iterable[, initializer])

参数

  • function – 函数,有两个参数
  • iterable – 可迭代对象
  • initializer – 可选,初始参数

返回值

返回函数计算结果。

实例

以下实例展示了 reduce() 的使用方法:

1
2
3
4
>>>def add(x, y) :            # 两数相加 ...     
return x + y ...
>>> reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和:1+2+3+4+5 15
>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数 15

Python——回顾常用的库
https://yance.wiki/Python——回顾常用的库/
作者
Yance Huang
发布于
2019年5月5日
许可协议