python内置高阶函数 zip,python中高斯函数

　　Map class map():根据提供的函数对指定的序列进行映射，映射的结果可以转换成相应的类型。

　　语法如下：

　　#第一个参数是映射函数，后面一个或多个参数是迭代类型，返回的结果是map对象。

　　Map (func，* iterables)-map object #迭代类型的参数数量取决于映射函数所需的参数。

　　注意：当多个迭代类型参数参与映射时，映射结果取决于长度较小的迭代类型。也就是说，当一个迭代类型映射结束时，它全部结束。

　　示例1:返回列表中元素的平方结果。

　　list_x=[1，2，3，4，5]print(map(lambda x : x*x，list _ x))print(list(map(lambda x:x * x，list _ x))--

　　[1, 4, 9, 16, 25]

　　示例2:对两个列表中的元素求和。

　　list_x=[1，2，3，4，5，6]

　　list_y=[1，2，3，4，5]print(list(map(lambda x，y : x y，list_x，list _ y))-[2，4，6，8，10]

　　累积运算函数reduce():迭代类型参数中的元素将根据提供的运算函数进行累积。

　　语法如下：

　　functools importreduce# initial的最后一个可选参数是累积运算的初始值。

　　reduce(函数，序列[，初始值]) -值

　　例3:将列表中的元素相乘，初始值为10。

　　从functools导入减少

　　list_x=[1，2，3，4，5]print(reduce(lambda x，y : x*y，list_x，10)) -

　　1200

　　filter类Filter():根据提供的判断函数过滤迭代类型参数，保留使运算函数返回true的元素。

　　语法如下：

　　#当第一个参数为None时，保持元素为true。

　　过滤器(函数或无，可迭代)-过滤器对象

　　示例4:保持列表中的元素少于100个

　　list_x=[12，809，87，900，100]print(filter(lambda x:True if x 100 else false，list _ x))print(list(filter(lambda x:True if x 100 else false，list_x))) -

　　[12, 87]

　　总结

　　Map()是映射类，reduce()是累积运算函数，filter()是过滤类。map()和reduce()都返回它们的对象，reduce()返回累积运算的结果。使用reduce()时，应该从func工具导入reduce。

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