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python mAp rEDuCE

map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次; reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后,把这个结果继续与下一个元素作用(累积计算),最终结果是所有的元素相互作用的结果。

在Python2里,直接使用map就可以打印结果 print(map(lambda x:x*2, [1,2,3]))但是在Python3里,map返回的结果是迭代器(iterator) 需要先转换为列表list print(list(map(lambda x:x*2, [1,2,3])))

转载:我们将编写一个简单的 MapReduce 程序,使用的是C-Python,而不是Jython编写后打包成jar包的程序。 我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现,例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出,每一行包含...

map先转换成list再print就行了。 print(list(map(lambda x: x + 1, [1, 2, 3]))) reduce是直接出结果的。 from functools import reduceprint(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3]))

①从参数方面来讲: map()函数: map()包含两个参数,第一个是参数是一个函数,第二个是序列(列表或元组)。其中,函数(即map的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数。 reduce()函数: reduce() 第一个参数是函数,第二个是 序列(列...

#!/usr/bin/env python# coding=utf-8"""map, filter, reduce in python3"""from functools import reducedef test_main(): assert list(range(10)) == [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] assert list(map(lambda x: x + 1, range(10))) == [1, 2,...

hadoop map阶段所做的事 类比于 python map hadoop reduce阶段所做的事 类比于 python groupby 但只是类比,hadoop map阶段和reduce阶段有更具体细节的不同步骤

3.x 返回的是一个iter obj,如果想返还【】,要加上list() >>> list(filter(bigger_than_five,[1,10])) [6, 7, 8, 9, 10] 其实3.x里面,达到你的这个目的的最简单的方法就直接: >>> [x for x in range(11) if x > 5] [6, 7, 8, 9, 10]

20分,这种题看了就烦,没啥意义,200分还差不多。

三个都是内建函数,都可以直接用,只是2.x和3.x中返回值类型不一样了,而且3中取消了reduce

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