map redcue filter sorted函数

sorted 函数

接收一个key函数来实现自定义的排序

# 训练集和验证集的文件命名不一样
       # test1: data/test1/8973.jpg
       # train: data/train/cat.10004.jpg
       if self.test:
           imgs = sorted(imgs, key=lambda x: int(x.split('.')[-2].split('/')[-1]))
       else:
           imgs = sorted(imgs, key=lambda x: int(x.split('.')[-2]))

map函数

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。 注意map输出结果是迭代器 用list变成数组

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce函数

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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filter函数

filter()函数返回的是一个Iterator

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))