03

Map

map()傳入的第一個參數是f，map將f依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的Iterator返回。

def f(x):

return x * x

如果不用map，需要這麽寫：

L = []

for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:

L.append(f(n))

用map一行代碼搞定：

list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

另外一個map例子：

list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

結果：

[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘, ‘9‘]

再看一個map例子：

def char2num(s):

digits = {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}

return digits[s]

print(list(map(char2num,"13579"))) #註意“13579”是個序列

結果：

[1, 3, 5, 7, 9]

04

Reduce

reduce把f作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，f必須接收兩個參數。

reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

from functools import reduce

#reduce的參數f函數，f必須接受兩個參數

def fn(x, y):

return x * 10 + y

reduce(fn, [2, 4, 6, 7, 9])

結果：

24679

05

結合Map和Reduce

def str2num(s):

return reduce(fn, map(char2num, s))

print(str2num(‘213579‘))

結果:

213579

解釋：map作用將序列s中每一個字符轉化為num，返回一個Iterator對象，reduce的參數fn將這個Iterator對象轉化為對應的整數表示。

Map完成了數據拆分，Reduce化簡合並數據。

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Python中的 Map 和 Reduce