python中的高阶函数、内置高阶函数(map,reduce,filter,sorted)和匿名函数

雨点打透心脏的1/2处 2021-12-08 19:19 379阅读 0赞

## 1.高阶函数 ##

高阶函数  
\-实参是一个函数名  
\-函数的返回值是一个函数

def fun(a,b):
        return a + b
    a = fun(1,3)
    print(a)
    
    print(abs(-11))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
函数本身也可以赋值给变量，变量也可以指向函数

f = abs
    print(f(-11))

![在这里插入图片描述][20190715202837253.png]  
传递的参数包括函数名

def fun(x,y,f):
        return(f(x),f(y))
    print(fun(-11,-62,abs))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 2.内置高阶函数map ##

map()：接收两个参数，一个是函数，一个是序列  
map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的序列返回

例：  
1.对于序列\[-1,3,-5,-2\]的每个元素求绝对之。

print(list(map(abs,[-1,3,-5,-2])))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

2.有10个2-7之间的随机数，对每个元素求阶乘。

def jc(x):
        res = 1
        for i in range(1,x+1):
            res *= i
        return res
    li = [random.randint(2,7) for i in range(10)]
    print(li)
    print(list(map(jc,li)))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
3.用户接受一串数字，‘1 3 5 7 8’，将字符串中的所有数字转化为整型并且以列表的格式输出。

s = '1 3 5 7 9'
    print(list(map(int,s.split())))

![在这里插入图片描述][2019071520491232.png]

## 3.内置高阶函数reduce ##

reduce:把一个函数作用在一个序列上，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,\[x1,x2,x3,x4,x5\]) = f(f(f(x1,x2),x3),x4)

例：  
1.利用reduce输出1，5的阶乘和其相加之和。

from functools import reduce
    
    def multi(x,y):
        return x*y
    
    print(reduce(multi,range(1,5)))

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## 4.内置高阶函数filter ##

filter过滤函数  
接收一个函数一个序列filter把传入的函数依次作用于每个元素，根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例：  
1.以列表形式输出1～100之间所有的偶数。

def isodd(num):
        if num %2 == 0:
            return True
        else:
            return False
    print(list(filter(isodd,range(1,101))))

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## 5.内置高阶函数sorted ##

# li = [2,1,4,3]
    # li.sort(reverse=True)
    # print(li)
    #默认sort和sorted由小到大排序，reverse=True由大到小排序
    # a = sorted(li,reverse=True)
    # print(a)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

info = [
        ('apple1',200,32),
        ('apple2',40,12),
        ('apple3',40,2),
        ('apple4',1000,23),
        ('apple5',40,5),
    ]
    
    print(sorted(info))
    
    #按照商品数量进行排序
    def sorted_by_count(x):
        return x[1]
    
    #按照商品价格排序
    def sorted_by_price(x):
        return x[2]
    
    #先按照商品数量由小到大排序，如果商品数量一眼
    #则按照商品价格由小到大排序
    
    def sorted_by_count_price(x):
        return x[1],x[2]
    
    print(sorted(info,key=sorted_by_count))
    print(sorted(info,key=sorted_by_price))
    print(sorted(info,key=sorted_by_count_price))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
2.\# (2018-携程-春招题)题目需求:  
给定一个整形数组， 将数组中所有的0移动到末尾， 非0项保持不变；在原始数组上进行移动操作， 勿创建新的数组。

输入:  
第一行是数组长度， 后续每一行是数组的一条记录;  
4  
0  
7  
0  
2  
输出:  
调整后数组的内容;  
4  
7  
2  
0  
0

a = ''.join(input().split())
    
    li = [int(i) for i in a]
    
    # print(li)
    
    def f(x):
        if x == 0:
            return 1
        else:
            return 0
    
    #[0,1,0,1,0]
    print(sorted(li,key=f))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 6.匿名函数 ##

匿名函数:关键字为lambda ,冒号前面是形参 冒号后面是返回值  
args:可变参数  
kwargs：关键字参数

from functools import reduce
    
    # def fun(*args,**kwargs):
    #     return args,kwargs
    
    # print(fun([1,2,3,4,5]))
    # print(lambda *args,**kwargs:(args,kwargs))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
1.使用匿名函数计算几个数字相加的和。

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

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
2.计算平方和。

from functools import reduce
    def mypow(x):	#mypow()是一个计算幂的函数
        return x ** 2
    print(mypow(5))
    #print(list(map(lambda x:x**2,range(5))))	##计算0-4每个数字平方的值并以列表形式输出

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
==3.找出1-100之间的偶数

from functools import reduce
    from functools import reduce

![在这里插入图片描述][2019071521282388.png]  
4.移动列表中的0.

nums = [0, 7, 0, 1, 2, 1, 5,1,  7, 8, 0, 67, 1, 3, 4]
    print(sorted(nums,key=lambda x:1 if x == 0 else 0))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211209/8d3cc1a7f19a41f9af798dba8612428f.png
[20190715202837253.png]: /images/20211209/27277faa5af541109225783178388729.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211209/67ef2f6f40d0490aa52075fd516fec17.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211209/23890812884044afbee62de84a6f3121.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20211209/b118095d48e84d65b48498d74ed6d2be.png
[2019071520491232.png]: /images/20211209/1911e4fde8e1429f879bdada08a69f81.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20211209/c739515140d84da58fc84b352a4dbc6b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20211209/80e90f43363b48a1bb754b85ac1d983b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg4OTYxNg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20211209/6298069d6ad14818a8908a27b5262f8a.png
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[2019071521282388.png]: /images/20211209/430722094a26475ea006b73b25e1d57a.png
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