Python3中高阶函数lambda，filter，map，reduce，zip的详细用法

在Python里有五大高阶函数，他们分别是lambda（）匿名函数，filter（）筛选函数，map（）函数，reduce（）函数，zip（）函数。下面就让我们来详细的了解一下这五种函数的具体用法吧。

1.lambda（）匿名函数

匿名函数lambda：是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。
lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。

要点：
1，lambda 函数不能包含命令，

2，包含的表达式不能超过一个。

说明：一定非要使用lambda函数；任何能够使用它们的地方，都可以定义一个单独的普通函数来进行替换。
我将它们用在需要封装特殊的、非重用代码上，避免令我的代码充斥着大量单行函数。

lambda匿名函数的格式：冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的为表达式。
其实lambda返回值是一个函数的地址，也就是函数对象。

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匿名函数lambda：是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。
lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。

要点：
1，lambda 函数不能包含命令，

2，包含的表达式不能超过一个。

说明：一定非要使用lambda函数；任何能够使用它们的地方，都可以定义一个单独的普通函数来进行替换。
我将它们用在需要封装特殊的、非重用代码上，避免令我的代码充斥着大量单行函数。

lambda匿名函数的格式：冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的为表达式。
其实lambda返回值是一个函数的地址，也就是函数对象。
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def sum(x,y):
    return x+y
print(sum(4,6))

f=lambda x,y:x+y
print(f(4,6))
#这俩个例子的效果是一样的，都是返回x+y

a=lambda x:x*x
print(a(4))  #传入一个参数的lambda函数 返回x*x

b=lambda x,y,z:x+y*z
print(b(1,2,3))  #返回x+y*z  即1+2*3=7

#2.方法结合使用
from functools import reduce
foo=[2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
print(list(filter(lambda x:x%3==0,foo))) #筛选x%3==0 的元素
print(list(map(lambda x:x*2+10,foo)))    #遍历foo 每个元素乘2+10 再输出
print(reduce(lambda x,y:x+y,foo))        #返回每个元素相加的和

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2.filter函数（）

filter() 函数是一个对于可迭代对象的过滤器，过滤掉不符合条件的元素，
返回的是一个迭代器，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。
该函数接收两个参数，第一个为函数的引用或者None，第二个为可迭代对象，
可迭代对象中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 的元素放到迭代器中
下面看下fiter()的用法：

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filter() 函数是一个对于可迭代对象的过滤器，过滤掉不符合条件的元素，
返回的是一个迭代器，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。
该函数接收两个参数，第一个为函数的引用或者None，第二个为可迭代对象，
可迭代对象中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 的元素放到迭代器中
下面看下fiter()的用法：
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my_list=[1,2,'',3,4,'',' ']
new_list=list(filter(None,my_list))
print(new_list)
#None 函数 过滤掉'' 而不是过滤掉空字符串

def is_oushu(x):
    return x%2==0
new_list=list(filter(is_oushu,list(range(1,11))))
print(new_list)
#过滤掉不是偶数的数

a=[1,2,3,4,5,6,2,2,2,]
print(list(filter(lambda x:x!=2,a)))
#筛选出列表里所有的不是 2  的元素

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3.map函数详解

map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，
并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：

因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：

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map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，
并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：

因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：
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list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def f(x):
    return x*x
list1=map(f,list)
print(list1)
for i in list1:
    print(i)

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注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。

由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，
事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

任务
假设用户输入的英文名字不规范，没有按照首字母大写，后续字母小写的规则，
请利用map()函数，把一个list（包含若干不规范的英文名字）变成一个包含规范英文名字的
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def format_name(s):
    s1=s[0:1].upper()+s[1:].lower()
    return s1
names=['adam', 'LISA', 'barT']
print (map(format_name, names))  #python2 这样写可以直接输出列表
for i in map(format_name,names):
    print(i)                      #python3 得这样写才可以

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4.reduce函数详解

在python3中如果使用reduce需要先导入

from functools import reduce

reduce函数，reduce函数会对参数序列中元素进行累积。

reduce函数的定义：
reduce(function, sequence [, initial] ) -> value
function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从sequence中取一个元素，
和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
第一次调用function时，如果提供initial参数，
会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function，
否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。

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在python3中如果使用reduce需要先导入

from functools import reduce

reduce函数，reduce函数会对参数序列中元素进行累积。

reduce函数的定义：
reduce(function, sequence [, initial] ) -> value
function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从sequence中取一个元素，
和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
第一次调用function时，如果提供initial参数，
会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function，
否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。
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from functools import reduce
lst=[1,2,3,4,5,6]
def f(x,y):
    return x+y
print(reduce(f,lst))

'''
过程1+2+3+4+5+6=21
'''

print(reduce(lambda x,y:x*y,lst))
# 运行过程为1*2*3*4*5*6=720

#来个稍微复杂的
print(reduce(lambda x,y:x*y+1,lst))

'''
运算步骤：1*2+1=3
         3*3+1=10
         10*4+1=41
         41*5+1=206
         206*6+1=1237
'''

#再说说有初始化值的情况, 这个时候就不是取列表的前两项, 而是取初始值为第一个,
# 序列的第一个元素为第二个元素,开始进行lambda函数的应用计算.
print(reduce(lambda x,y:x+y,lst,5))

'''
计算步骤：5+1=6
         6+2=8
         8+3=11
         11+4=15
         15+5=20
         20+6=26
'''

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5.zip函数详解

#zip函数接受任意多个可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个tuple,然后返回一个可迭代的zip对象.
#这个可迭代对象可以使用循环的方式列出其元素
#若多个可迭代对象的长度不一致,则所返回的列表与长度最短的可迭代对象相同.

#zip函数接受任意多个可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个tuple,然后返回一个可迭代的zip对象.
#这个可迭代对象可以使用循环的方式列出其元素
#若多个可迭代对象的长度不一致,则所返回的列表与长度最短的可迭代对象相同.

#1.用列表生成zip对象
x=[1,2,3]
y=[4,5,6]
z=[7,8,9]
h=['a','b','c','d']
zip1=zip(x,y,z)
print(zip1)
for i in zip1:
    print(i)

zip2=zip(x,y,h)
for i in zip2:
    print(i)

zip3=zip(h)
for i in zip3:
    print(i)

zip4=zip(*h*3)
for i in zip4:
    print(i) #这是干啥哟。。

print('==*=='*10)
#2.二维矩阵变换
l1=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(l1)
print([[j[i] for j in l1] for i in range(len(l1[0])) ])
zip5=zip(*l1)
for i in zip5:
    print(i)

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以上就是五大高阶函数的具体用法。。。希望大家可以学到一些东西。。。