python中 lambda， map ，filter ，reduce讲解

lambda

是匿名函数同来表达简单的函数
使用lambda函数应该注意的几点：
lambda定义的是单行函数，如果需要复杂的函数，应该定义普通函数
lambda参数列表可以包含多个参数，如 lambda x, y: x + y
lambda中的表达式不能含有命令，而且只限一条表达式
默认返回表达式中的计算结果

例子，外部传参数
加法。x,y为参数，返回x+y

f=lambda x,y:x+y
c=f(5,6)
print(c)
#c=11

直接传参数
两个括号，第一个括号把lambda括起来，第二个括号传入实参。

f=(lambda x,y:x+y)(5,6)
print(f)
#结果11

其他

import numpy as np
f=(lambda x,y:x+y)(5,6)
print(f)def f1(x,y):return x+y
f2=(lambda x,y:f1(x,y))(5,6)
print(f2)

结果都是11

python序列内置函数

map ，filter ，reduce都是python 内置的序列处置函数。
map
map函数的原型是map(function, iterable, …)，它的返回结果是可迭代对象。
参数function传的是一个函数名，可以是python内置的，也可以是自定义的。
参数iterable传的是一个可以迭代的对象，例如列表，元组，字符串这样的。

这个函数的意思就是将function应用于iterable的每一个元素。注意到没有，iterable后面还有省略号，意思就是可以传很多个iterable，如果有额外的iterable参数，并行的从这些参数中取元素，并调用function。如果一个iterable参数比另外的iterable参数要短，多余的将被舍弃。

f=lambda x,y:x+y
c=map(f,[1,2,3,4],[2,3,4,5,6])
print(c)
c=list(c)
print(c)

filter
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个序列，函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新的序列Iterator

#例子过滤掉小于0的数

def f(x):if x>0:return x
c1=filter(f,[-1,-2,3,4,-7])
c=list(filter(f,[-1,-2,3,4,-7]))
print(c1)
print(c)

reduce
reduce函数与map函数有不一样地方，map操作是并行操作，reduce函数是把多个参数合并的操作，也就是从多个条件简化的结果。
reduce(function, sequence, initial)
sequence可迭代对象
function函数
initial初始值：只能指定一个，如果有多个参数，其余从sequence选

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。

#计算1到5的阶乘

def add(x, y):return x * y
print(reduce(add, [1,2,3,4,5]))

结果120

4*计算1到5的阶乘

from functools import reduce
def add(x, y):return x * y
print(reduce(add, [1,2,3,4,5],4))

结果480