一、filter()
在Python内建函数中,有一个和map()函数用法类似、却可以用来过滤元素的迭代函数,这个函数就是filter()。它的函数原型是:filter(function,itearable)
filter返回的是一个filter对象,可以通过list()或者for循环取出内容。 注意:传入的函数返回值必须是布尔类型。若是真则保留元素,假则过滤掉这元素
def is_even(x): return x%2==0 a=filter(is_even,[1,2,3,4,5,6]) print(a) #<filter object at 0x017FCF30> print(list(a)) #[2, 4, 6]
下面在举个例子,体会一下发filter()的的用法。
#过滤列表中的元素 def is_empty(s): return s.strip()!='' print(list(filter(is_empty,['','\n','\t','aa']))) #['aa']
二、reduce()
reduce()函数原型是reduce(function,sequence),它的作用是用function对序列进行累积操作。它返回值可以直接输出,不像map和filter返回的是一个迭代对象,还得去转化。
所谓的累计操作就是就是第 1、2 个元素用 function 函数运算,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,然后得到的结果再与第四个进行运算,一次类推。
下面通过一个具体的例子来说明所谓的累计操作是怎么样的。
注:reduce函数是存放再functiontools模块中的,使用前要导入
#函数功能是实现阶乘 from functools import reduce #导入reduce print(reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4]) #输出是24
整个过程如下:
1、操作第1,2个元素,即1 * 2 得到2
2、操作1的结果和第3个元素,即 2 * 3 得到6
3、操做2的结果和第4个元素,即 6 * 4 得到24
4、返回24
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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