一、map函数
作用：map主要作用是计算一个序列或者多个序列进行函数映射之后的值
语法：map(function,iterable1,iterable2)
说明：function中参数值可以是一个，也可以是多个；iterable代表function运算中的参数值，有几个参数值就传入几个iterable
注意：1.迭代器需要进行列表转换 2.map中如果传入的序列长度不一，会依据最短的序列计算
1. lambda函数
x=[1,2,3,4]
y=[5,6,7,8]
print(list(map(lambda x,y:(x+y),x,y)))输出结果：
[6, 8, 10, 12]
2. 自定义函数
def m_num(x,y):
return x+y
print(list(map(m_num,x,y)))输出结果：
[6, 8, 10, 12]
思路：
把列表1中的元素与列表2中元素依次相加
1+5
2+6
3+7
4+8
二、filter函数
作用：filter主要作用是过滤掉序列中不符合函数条件的元素
语法：fliter(function,sequence)
说明：function可以是匿名函数或者自定义函数，可以对后面的sequence序列的每个元素判定是否符合条件；sequence可以是列表、元组或者字符串
1. lambda函数
num = [2,3,6,9,90,23,88]
#输出的是filter对象 <filter object at 0x00000113BF8C7390>
print(filter(lambda x:x>10,num))
#需要转成list [90, 23, 88]
print(list(filter(lambda x:x>10,num)))输出结果：
<filter object at 0x00000113BF8C7390>
[90, 23, 88]
注意：迭代器需要进行列表转换
2. 自定义函数
def fil_num(x):
return x>10
print(list(filter(fil_num,num)))思路：
把列表中不需要的元素去掉，那首先要确定要过滤得条件是什么
三、reduce函数
作用：reduce是对一个序列进行计算，结果只得到一个值
语法：reduce(function,iterable)
说明：function中必须传入两个参数，iterable可以是列表或者元组
注意：reduce使用前需要导包 from functools import reduce
1. lambda函数
from functools import reduce
x=[1,2,3,4,5]
print(reduce(lambda x,y:(x*y),x))2. 自定义函数
from functools import reduce
x=[1,2,3,4,5]
def ca(x,y):
return x*y
print(reduce(ca,x))思路：
对一个列表里的元素做计算，从左到右依次计算两个元素，将得到得值跟下一个元素计算
12 = 2
23 = 6
64 = 24
245 = 120
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