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法律研究Python 中的 map、reduce 和 filter 函数是如何工作的？
在本文中，我们将向您展示
Python 的 map()、filter() 和 reduce() 函数为该语言增添了一丝函数式编程的色彩。这三个函数都是便捷函数，可以用列表推导式或循环来代替，但对于某些问题，它们提供了更优雅、更简洁的解决方案。
map()、filter() 和 reduce() 的工作方式相同。这些函数接受一个函数和一个元素序列，并返回将接收到的函数应用于序列中每个元素的结果。
map() 函数
与 reduce() 类似，map() 函数允许您迭代可迭代对象中的每个项目。另一方面，Map() 对每个项目独立进行操作，而不是产生单个结果。
最后，map() 函数可用于对两个或多个列表执行数学运算。它甚至可以用于操作任何类型的数组。
map() 函数的时间复杂度 = O(n)
语法
map(function, iterable)
参数
function − 代码中要使用的函数。
iterable − 代码中迭代的值。
算法（步骤）
以下是执行所需任务的算法/步骤 -
创建一个名为 multiplyNumbers 的函数，该函数返回传递给它的数字的乘积结果。
在函数内部返回给定数字乘以 3 的结果。
使用 map() 函数将 multiplyNumbers() 函数应用于列表的每个元素，方法是将函数名称和列表作为参数传递给它。
打印将每个元素乘以 3 后的结果列表项。
代码
# creating a function that returns multiplication result def multiplyNumbers(givenNumbers): # returning number after multiplying with 3 return givenNumbers*3 # map() function applies the multiplyNumbers function # for each element of the list givenNumbers = map(multiplyNumbers, [1, 3, 5, 2, 6, 10]) # Printing the resultant list items print("Multiplying list elements with 3:") for element in givenNumbers: print(element)
输出
执行上述程序后，将生成以下输出 -
Multiplying list elements with 3: 3 9 15 6 18 30
filter() 函数
filter() 函数创建一个新的迭代器，该迭代器从先前创建的迭代器（如列表、元组或字典）中过滤元素。
filter() 函数检查序列中是否存在给定条件，然后打印结果。
filter() 函数的时间复杂度 = O(n)
语法
filter(function, iterable)
参数
function − 代码中要使用的函数。
iterable − 代码中迭代的值。
算法（步骤）
以下是执行所需任务的算法/步骤 -
创建一个名为 votingAge 的函数，该函数返回列表中投票的合格年龄。
使用 if 条件语句检查传递给函数的数字是否大于或等于 18。
如果上述语句为真，则返回该数字。
创建一个变量来存储输入列表。
使用 filter() 函数，将函数名称和输入列表作为参数传递给它，以从列表中过滤出大于或等于 18 的年龄。在这里，它将 votingAge() 函数应用于列表的每个元素，结果仅存储 votingAge() 函数返回的列表值（此处 votingAge() 函数在数字大于 18 时返回该数字）。
打印过滤器对象
使用 list() 函数（返回可迭代对象的列表）将上述过滤器对象转换为列表并打印它。
示例
# creating a function that returns the eligibility ages for voting from the list def votingAge(givenNumumber): # checking whether the number is greater than or equal to 18 if givenNumumber>=18: # returning number return givenNumumber # input list inputList = [3, 20, 18, 6, 14, 25, 19] # Getting only values of above list which are greater than or equal to 18 result_filterObj = filter(votingAge, inputList) # printing the filter object print(result_filterObj) # converting into a list print("Eligibility ages for voting from the input list:", list(result_filterObj))
输出
执行上述程序后，将生成以下输出 -
<filter object at 0x7fcd3ad14280> Eligibility ages for voting from the input list: [20, 18, 25, 19]
reduce()
在 Python 中，reduce() 函数迭代列表或其他可迭代数据类型中的每个项目，返回单个值。它位于 functools 库中。这比循环更有效。
语法
reduce(function, iterable)
参数
function − 代码中要使用的函数。
iterable − 代码中迭代的值。
算法（步骤）
以下是执行所需任务的算法/步骤 -
使用 import 关键字从 functools 模块导入 reduce() 函数
创建一个名为 addNumbers() 的函数，该函数返回所有列表项的总和。
创建一个变量来存储输入列表
使用 reduce() 函数，绕过 addNumbers() 函数，并将输入列表作为参数以获取所有列表项的总和。
示例
# importing reduce() function from functools module from functools import reduce # function that returns the sum of all list items def addNumbers(x, y): return x+y # input list inputList = [12, 4, 10, 15, 6, 5] # Print the sum of the list items using reduce() function print("The sum of all list items:") print(reduce(addNumbers, inputList))
输出
The sum of all list items: 52
当我们将 addNumbers() 函数和输入列表作为参数传递给 reduce() 函数时，它将获取列表的两个元素并将它们相加以生成一个元素，然后获取另一个列表元素并再次将其相加以生成一个元素，依此类推，直到它将列表的所有元素相加并返回一个值。
结论
本文介绍了 map()、reduce() 和 filter() 函数，以及它们的语法和示例。
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