高级函数——map()和reduce()

本文作者：张欣怡，中南财经政法大学统计与数学学院

本文编辑：周一鸣

技术总编：王玉婷

Stata and Python 数据分析

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在Python中，如果给定一个序列，我们可以通过for循环进行迭代；而高级函数map()和reduce()将运算规则抽象化，同样可以起到迭代作用，并且过程更加清晰简洁，让我们一起来看看具体的用法吧。

1. map() 

map()函数的语法为：

map(function, *iterables) -> value

其中，function为可调用的函数，*iterables为输入的一个或多个可迭代序列，可以是列表、集合、元组、字典或字符串 。map()将指定函数映射至序列中的所有元素，并生成一个函数返回值的新序列，如下图所示：

首先，让我们来看一个简单的例子：假设一组单词中错误地出现大写字母，需将其替换成小写字母，为了通过指定函数修正列表中的每个元素，可以借助map函数来实现。

map(str.lower,['appLE','pEach','Banana'])

此时的输出结果为map对象（object）。在python3中，map()传入的第一个参数是函数对象本身，输出结果仅返回至迭代器，无法直接返回序列。这是因为每个元素均被单独处理，原始序列并未被修改，使用map函数需要创建新的序列来储存输出的结果，此时就需要借助list()、tuple()等内置函数处理并返回具体的序列。

list(map(str.lower,['appLE','pEach','BanaNa']))

再来看一个具体的例子：如果我们想要输出指定列表中每个元素的长度，就可以借助map函数，len作为调用函数。

strings=['stata','and','python']
lengths=list(map(len,strings))
lengths

输出结果为：

采用列表生成式也可以得到一致的结果。列表生产式是通过函数传递参数，并在过程中修改序列中的每个元素。因此，map函数映射的过程可以看作是序列推导的过程。

strings=['stata','and','python']
lengths=[len(x) for x in strings]
lengths

输出结果为：

map函数可以同时处理多个序列，需要注意是否定义了支持多个参数的函数或多个序列的长度是否一致。一般来说，在序列长度不一致时，输出结果取决于最短的序列。

def multiply_numbers(x,y,z):
    return x*y*z
list(map(multiply_numbers,{1,2,3,4,5},{2,3,4,5},{3,4,5}))

配合lambda匿名函数可以简化定义函数的过程，直接指定参数传递的方式，同样可以作用于多个序列。

list(map(lambda x, y:(x+y,x*y),{1,2,3,4,5},{2,3,4,5}))

2. reduce() 

reduce()函数的语法为：

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

其中，function为可调用的函数，sequence为输入的可迭代序列，initial为可选的初始参数。reduce()可以看作是序列中元素的合并，通过指定函数处理序列中的第一、二个元素，得到的结果与第三个元素配合处理，逐项累积直至得到最终结果为止，具体的步骤如下图所示：

需要注意的是，reduce()作为内置函数在python2中可以直接使用；而在python3中，需要从functools模块中引用函数reduce()。

from functools import reduce
def multiply_numbers(x,y):
    return x*y
reduce(multiply_numbers,range(1,6))

输出结果为：

在这个例子中，reduce函数可以便捷地实现数字1至5的连乘。与map函数类似，reduce函数可以与lambda匿名函数结合使用。比如，我们需要拼接一组字符，将字符转换为字符串的形式，可以通过lambda匿名函数确定字符拼接方式，reduce函数实现字符的合并，需要注意lambda表达式中有两个参数。

from functools import reduce
seq=['p','y','t','h','o','n']
print(reduce(lambda x, y: x+y, seq))

输出结果为：

上述过程也可以通过for循环实现，但是循环代码无法清晰地展现字符的拼接方式，且较为繁琐。

seq=['p','y','t','h','o','n']
for i in range(len(seq)):
    if len(seq)!=1:
        outcome = seq[0]+seq[1]
        seq.remove(seq[0])
        seq[0] = outcome
    else:
        break
print(seq)

输出结果为：

map()和reduce()可以配合使用，比如：将字符（str）转化成整数（int）。

def func(x, y):
    return x * 10 + y
dictionary={'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5}
def numbers(i):
    return dictionary[i]
from functools import reduce
reduce(func, map(numbers, '3145'))

输出结果为：

在这个例子中，第一个参数为定义函数numbers，可以根据输入值返回字典键值对在该索引位置时的元素，比如当i=1时，返回索引位置为1的元素；第二个参数为'3145'，通过map函数输出元素3、1、4、5，再经过reduce函数，即可将字符转换为整数。

总的来说，map函数是映射元素，而 reduce函数是合并元素，二者均起到迭代的作用。其主要区别是：map函数对序列中的每个元素进行处理，可以输入多个序列，但是在python3中函数返回值处于迭代器中，需要另外创建新列表存储结果；而reduce函数则是逐项两两处理序列中的元素，只能输入一个序列，在调用函数时需要引入functools模块。

以上是对高级函数map()和reduce()的介绍，大家一起灵活应用起来吧。

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