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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])))

map, reduce是python中常用的对序列数据进行加工的函数式编程方法。 推荐阅读下面两篇文章: http://xiaofeng1982.blog.163.com/blog/static/31572458201093102036385/ http://www.pythoner.com/46.html

#!/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,...

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]))

map的作用是将可遍历对象的每一个对象经过char2num处理后组成一个新的列表对象,所以在你的map(char2num,'13')的值是[1,3] 而reduce的作用是将可遍历对象里的每一个元素经过f方法的处理后返回一个经过f最终计算后的值,f第一次调用的参数是来自...

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

20分,这种题看了就烦,没啥意义,200分还差不多。

adoop是google的云计算系统的开源实现,谷歌集群系统主要包括三个部分:分布式文件系统GFS,分布式并行计算模型map/reduce,以及分布式数据库Bigtable,hadoop也实现了这三个,GFS对应HDFS,hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型

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