python作為一種程式語言，在人們的日常工作與生活中應用地愈加廣泛，有些人將其用來做爬蟲、資料分析與視覺化，也有不少人用它來做機器學習與深度學習建模**。
為了避免敲打出複雜而又冗長的**，今天就來和大家分享一下python當中可以提效的三個函式方法，希望大家可以喜歡。
定義：它接收乙個函式 f 和乙個 list，並通過把函式 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到乙個新的 list 並返回。
示例：
def
num_func
(x):
return x **2/
2
data =[1
,3,5
,7,9
,12]list
(map
(num_func,data)
)#輸出 0.5,4.5,12.5,24.5,40.5,72.0]
高階示例：
data =[1
,3,5
,7,9
,12] result =
list
(map
(lambda x:x**2/
2,data)
)#輸出 0.5,4.5,12.5,24.5,40.5,72.0]
filter()函式接收乙個函式 f 和乙個list，這個函式 f 的作用是對每個元素進行判斷，返回 true或 false，filter()根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新list。
當然讀者也完全可以使用for迴圈加if條件篩選來過濾出相應的元素，但上述操作實在太過於繁瑣
示例：
def
bigger_than_15
(x):
return x>
15
data =[2
,3,5
,6,8
,9]list
(filter
(bigger_than_15,data)
)
reduce() 函式會對引數序列中元素進行累積
函式將乙個資料集合（鍊錶，元組等）中的所有資料進行下列操作：用傳給 reduce 中的函式 function（有兩個引數）先對集合中的第 1、2 個元素進行操作，得到的結果再與第三個資料用 function 函式運算，最後得到乙個結果。
引數列表
function
有兩個引數的函式，必須引數
sequence
tuple,list,dict,string等可迭代（可理解為可遍歷）資料型別，必須引數
initial
初始值，可選引數
示例：
from functools import
高階示例：
from functools import
reduce
data =[5
,10,13
,56]reduce
(lambda x,y:x+y,data)
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