这篇文章主要介绍了Python如何实现列表映射后的平均值,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
1、average_by
def average_by(lst, fn=lambda x: x): return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)# EXAMPLESaverage_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n']) # 5.0
该函数用于在列表中求取平均数。该代码片段中主要使用了lambda
表达式和map
函数。该函数的主要逻辑是使用lambda表达式和map
函数提取由待计算的数值组成的迭代器,然后使用sum
函数计算列表的和,再除以列表长度。
2、lambda表达式
形如lambda parameters: expression
的表达式可以创建一个匿名函数。在该代码片段中,lambda
表达式出现在函数average_by
的参数定义中,作为一个参数传给了fn。因此在average_by
函数体中fn作为刚刚在参数中定义的函数发挥作用。
函数average_by
的默认参数中的lambda
表达式是一个直接返回输入参数的函数。在例子中,向average_by
传入的匿名函数返回字典中key值为n项的值。
3、map函数
map函数是Python
内置的一个高阶函数,这个函数很有意思,它的参数是一个函数以及一个可迭代对象。它会返回一个迭代器,这个迭代器会将参数中的函数应用在参数中可迭代对象上。
4、其他类似函数
在30-seconds-of-python中还有一些类似的代码片段。在理解了average_by
函数之后,这些都很容理解。
4.1 max_by
def max_by(lst, fn): return max(map(fn, lst))# EXAMPLESmax_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda v : v['n']) # 8
4.2 min_by
def min_by(lst, fn): return min(map(fn, lst))# EXAMPLESmin_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda v : v['n']) # 2
4.3 sum_by
def sum_by(lst, fn): return sum(map(fn, lst))# EXAMPLESsum_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda v : v['n']) # 20
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