python中的enumerate、map、filter和zip函数

引入

python内置了很多可以供我们直接调用的函数，这些函数的效率往往都非常高。我们在自己造轮子的同时，也非常有必要了解并且正确使用python给我们提供的大量的内置函数。在前面的博客里面我已经介绍了collections模块里面的几个比较常用的函数，这里再介绍几个。

1.enumerate

enumerate(iterable, start=0) ：对指定的对象进行枚举

返回一个枚举对象。 iterable 必须是一个序列，或 iterator ，或其他支持迭代的对象。 enumerate() 返回的迭代器的 __next__() 方法返回一个元组，里面包含一个计数值（从 start 开始，默认为 0）和通过迭代 iterable 获得的值。

注： iterable 指的是可迭代对象， iterator 指的是迭代器，需要注意的是可迭代对象不一定是迭代器，而迭代器一定是可迭代对象，迭代器需要实现 __next__() 方法。

例：

names = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']

print(list(enumerate(names)))

# [(0, 'zhangsan'), (1, 'lisi'), (2, 'wangwu')]

print(list(enumerate(names, start=1)))

# [(1, 'zhangsan'), (2, 'lisi'), (3, 'wangwu')]

相当于：

def enumerate(sequence, start=0):

    n = start

    for elem in sequence:

        yield n, elem

        n += 1

2.map

map(function, iterable, ...) : 作用是将一个列表映射到另一个列表

对参数 iterable 中每个元素都调用funcion（函数），并返回输出其结果的迭代器。 如果传入了额外的 iterable 参数，function必须接受相同个数的实参。当有多个可迭代对象时，最短的可迭代对象耗尽则整个迭代就将结束。

例1：

print(list(map(lambda x:x+1,[1,2,3])))

# [2, 3, 4]

注意：因为返回的是可迭代对象，所以需要调用list来显示。

例2：

def add(n, m):

    return n + m

lst = list(map(add, [1, 2, 3], [1, 2, 3]))

print(lst) # [2, 4, 6]

例3：

# map(x, y) 返回x的y次幂

lst = map(pow, [1, 2, 3], [1, 2, 3])

print(list(lst)) # [1, 4, 27]

3.filter

filter(function, iterable) ：对指定序列执行过滤操作

filter函数会对序列参数 iterable 中的每个元素调用function函数，最后返回的结果包含调用结果为True的元素。

返回一个迭代器，需要用list调用来显示所有结果。

例1：

print(list(filter((lambda x: x>0), range(-5, 5))))

# [1, 2, 3, 4]

例2：

print(list(fliter(None, range(-2, 2))))

# [-2, -1, 1]

例3：

def func(x):

    # 返回同时不能被2和3整除的元素

    return x % 2 != 0 and x % 3 != 0

print(list(filter(func, range(2,25))))

# [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]

4.zip

zip(*iterables) ：用来创建一个聚合了每个可迭代对象中的元素的迭代器。

接受一系列可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple，然后返回由这些tuples组成的迭代器。若传入参数的长度不相等，以长度最短的可迭代对象为准。

例1：

print(list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])))

# [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

例2：

print(list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11, 12])))

# [(1, 4, 8), (2, 5, 9), (3, 6, 10)]

应用一：矩阵变换

"""

初始:

1 2 3

4 5 6

7 8 9

变换:

1 4 7

2 5 8

3 6 9

"""

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

print([[row[col] for row in matrix] for col in range(len(matrix[0]))])  # 行变列

# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

print(list(zip(*matrix)))

# [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

print(list(map(list, zip(*matrix))))

# [[1 ,4 ,7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

应用二：*操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能，即将合并的序列拆成多个tuple

x=[1,2,3]

y=['a','b','c']

print(list(zip(*zip(x,y))))

# [(1,2,3),('a','b','c')]

应用三：使用zip合并相邻的列表项

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

print(list(zip(*([iter(a)] * 2))))

# [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))

print(list(group_adjacent(a, 3)))

# [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

print(list(group_adjacent(a, 2)))

# [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

print(list(group_adjacent(a, 1)))

# [(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

print(list(zip(a[::2], a[1::2])))

# [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

print(list(zip(a[::3], a[1::3], a[2::3])))

# [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

group_adjacent = lambda a, k: zip(*(a[i::k] for i in range(k)))

print(list(group_adjacent(a, 3)))

# [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

print(list(group_adjacent(a, 2)))

# [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

应用四：使用zip和iterators生成滑动窗口 (n -grams)

from itertools import islice

#  islice(iterable, [start, ] stop [, step])，将跳过前start个项，迭代在stop所指定的位置停止，step指定用于跳过项的步幅。

def n_grams(a, n):

    z = (islice(a, i, None) for i in range(n)) #当n为3时z可以看作:((1, 2, 3, 4, 5, 6), (2, 3, 4, 5, 6), (3, 4, 5, 6))

    return zip(*z)

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

print(list(n_grams(a, 3)))

#[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5), (4, 5, 6)]

print(list(n_grams(a, 2)))

#[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]

print(list(n_grams(a, 4)))

#[(1, 2, 3, 4), (2, 3, 4, 5), (3, 4, 5, 6)]

应用五：使用zip反转字典

m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

print(list(m.items()))

#[('a', 1), ('c', 3), ('b', 2), ('d', 4)]

print(list(zip(m.values(), m.keys())))

#[(1, 'a'), (3, 'c'), (2, 'b'), (4, 'd')]

print(dict(zip(m.values(), m.keys())))

#{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}

~>.<~

巴特西

python中的enumerate、map、filter和zip函数

引入

1.enumerate

2.map

3.filter

4.zip

最新文章

热门文章