前言
本文主要给大家介绍了关于python中reduce()函数使用的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍:
reduce()函数在库functools里,如果要使用它,要从这个库里导入。reduce函数与map函数有不一样地方,map操作是并行操作,reduce函数是把多个参数合并的操作,也就是从多个条件简化的结果,在计算机的算法里,大多数情况下,就是为了简单化。比如识别图像是否是一只猫,那么就是从众多的像素里提炼出来一个判断:是或否。可能是几百万个像素,就只出来一个结果。在GOOGLE大规模集群里,就是利用这个思想,把前面并行处理的操作叫做map,并行处理之后的结果,就需要简化,归类,把这个简化和归类的过程就叫做reduce。由于reduce只能在一台主机上操作,并不能分布式地处理,但是reduce处理的是map结果,那么意味着这些结果已经非常简单,数据量大大减小,处理起来就非常快。
因此可以把mapreduce过程叫做分析归纳的过程。
看一下面reduce()的例子:
#python 3. 6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # from functools import reduce result = reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) print(result)
输出结果:
15
在这个例子里,其实计算过程是这样的:
((((1+2)+3)+4)+5)
再看一个阶乘的例子:
#python 3. 6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # from functools import reduce n = 3 print(reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1))) # 6
输出结果:
6
reduce函数,reduce函数会对参数序列中元素进行累积。
reduce函数的定义:
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
function参数是一个有两个参数的函数,reduce依次从sequence中取一个元素,和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
第一次调用function时,如果提供initial参数,会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function,否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。
reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6], 1)
结果为21( (((((1+2)+3)+4)+5)+6) )
reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6])
结果为20
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对呐喊教程的支持。
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