Python中reduce函数详解

目录
  • 1 reduce用法
  • 2 reduce与for循环性能对比

reduce函数原本在python2中也是个内置函数，不过在python3中被移到functools模块中。

reduce函数先从列表（或序列）中取出2个元素执行指定函数，并将输出结果与第3个元素传入函数，输出结果再与第4个元素传入函数，…，以此类推，直到列表每个元素都取完。

1 reduce用法

对列表元素求和，如果不用reduce，我们一般常用的方法是for循环：

def sum_func(arr):
    if len(arr) <= 0:
        return 0
    else:
        out = arr[0]
        for v in arr[1:]:
            out += v
        return out

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum_func(a))

可以看到，代码量比较多，不够优雅。如果使用reduce，那么代码将非常简洁：

from functools import reduce

a = [1, 2, 3, 4, 5]

def add(x, y): return x + y

print(reduce(add, a))

输出结果为：

15

2 reduce与for循环性能对比

与内置函数map和filter不一样的是，在性能方面，reduce相比较for循环来说没有优势，甚至在实际测试中

reduce比for循环更慢。

from functools import reduce
import time

def test_for(arr):
    if len(arr) <= 0:
        return 0
    out = arr[0]
    for i in arr[1:]:
        out += i
    return out

def test_reduce(arr):
    out = reduce(lambda x, y: x + y, arr)
    return out

a = [i for i in range(100000)]
t1 = time.perf_counter()
test_for(a)
t2 = time.perf_counter()
test_reduce(a)
t3 = time.perf_counter()
print('for循环耗时:', (t2 - t1))
print('reduce耗时:', (t3 - t2))

输出结果如下：

for循环耗时: 0.009323899999999996
reduce耗时: 0.018477400000000005

因此，如果对性能要求苛刻，建议不用reduce， 如果希望代码更优雅而不在意耗时，可以用reduce。

到此这篇关于Python中reduce函数详解的文章就介绍到这了,更多相关Python reduce函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python lambda表达式filter、map、reduce函数用法解析

    前言 lambda是表达式,用于创建匿名函数,可以和filter.map.reduce配合使用. 本文环境Python3.7. 一.lambda表达式 lambda 只包含一个语句,用于创建匿名函数. 语法: lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression arg1 -- 参数,可以有多个 expression -- 表达式 使用例子: f1 = lambda x : x > 10 print(f1(1)) #输出:False print(f1(11)) #

  • 详细分析python3的reduce函数

    详细分析python3的reduce函数

    reduce() 函数在 python 2 是内置函数, 从python 3 开始移到了 functools 模块. 官方文档是这样介绍的 reduce(...) reduce(function, sequence[, initial]) -> value Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence, from left to right, so as to reduce the sequen

  • Python reduce函数作用及实例解析

    语法 在python3中,内置函数中已经没有reduce了.要使用reduce,需要从functools模块里引入 可以看到,reduce有三个参数,第一个是函数function,第二个是序列sequence,第三个是initial,为初始值,默认为None 作用 对序列中的元素进行累积 返回值 返回函数的计算结果 代码实例 from functools import reduce from functools import reduce def add(x, y): return x + y

  • Python map和reduce函数用法示例

    先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 举例说明,比如我们有一个函数a(x)=x*2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5]上,就可以用map()实现如下: 复制代码 代码如下: >>> def a(x): ...     return x * 2 ... >>> map(a, [1,2,3,4,5]) [2, 4, 6, 8, 10] map传入

  • Python中reduce函数详解

    目录 1 reduce用法 2 reduce与for循环性能对比 reduce函数原本在python2中也是个内置函数,不过在python3中被移到functools模块中. reduce函数先从列表(或序列)中取出2个元素执行指定函数,并将输出结果与第3个元素传入函数,输出结果再与第4个元素传入函数,…,以此类推,直到列表每个元素都取完. 1 reduce用法 对列表元素求和,如果不用reduce,我们一般常用的方法是for循环: def sum_func(arr):     if len(a

  • Python 常用string函数详解

    字符串中字符大小写的变换 1. str.lower()   //小写 >>> 'SkatE'.lower() 'skate' 2. str.upper()   //大写 >>> 'SkatE'.upper() 'SKATE' 3. str.swapcase()  //大小写互换 >>> 'SkatE'.swapcase() 'sKATe' 4. str.title()   //首字母大写,其余的小写 >>> 'SkatE'.title

  • python中random模块详解

    python中random模块详解

    Python中的random模块用于生成随机数,它提供了很多函数.常用函数总结如下: 1. random.random() 用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0 2. random.seed(n) 用于设定种子值,其中的n可以是任意数字.random.random() 生成随机数时,每一次生成的数都是随机的.但是,使用 random.seed(n) 设定好种子之后,在先调用seed(n)时,使用 random() 生成的随机数将会是同一个. 3. random.unifo

  • 关于Python中的闭包详解

    目录 1.闭包的概念 2.实现一个闭包 3.在闭包中外函数把临时变量绑定给内函数 4.闭包中内函数修改外函数局部变量 5.注意: 6.练习: 总结 1.闭包的概念 请大家跟我理解一下,如果在一个函数的内部定义了另一个函数,外部的我们叫他外函数,内部的我们叫他内函数.闭包: 在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用.这样就构成了一个闭包.一般情况下,在我们认知当中,如果一个函数结束,函数的内部所有东西都会释放掉,还给内存,局部变量都会消失.但

  • Python中BeautifulSoup模块详解

    Python中BeautifulSoup模块详解

    目录 前言 安装库 导入库 解析文档示例 提取数据示例 CSS选择器 实例小项目 总结 前言 BeautifulSoup是主要以解析web网页的Python模块,它会提供一些强大的解释器,以解析网页,然后提供一些函数,从页面中提取所需要的数据,目前是Python爬虫中最常用的模块之一. 安装库 在使用前需要安装库,这里建议安装bs4,也就是第四版本,因为根据官方文档第三版的已经停止更新.同时安装lxml解释器 pip3 install bs4 pip3 install lxml 导入库 from

  • python中random随机函数详解

    python中random随机函数详解

    目录 一.random基础 二.实数分布 2.1 对称分布 2.2 指数分布 2.3 Beta 分布 2.4 Gamma 分布 2.5 高斯分布 2.6 对数正态分布 2.7 正态分布 2.8 冯·米塞斯分布 2.9 帕累托分布 2.10 威布尔分布 总结 加载相关库 import random import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 解决中文不显示的问题 from pylab import mpl mpl.rcParams

  • python中reduce()函数的使用方法示例

    python中reduce()函数的使用方法示例

    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

  • ASP 中 DateDiff 函数详解 主要实现两日期加减操作

    ASP 中 DateDiff 函数详解DateDiff 函数 描述  返回两个日期之间的时间间隔.  语法  DateDiff(interval, date1, date2 [,firstdayofweek][, firstweekofyear]])  DateDiff 函数的语法有以下参数: 参数 描述  interval 必选.字符串表达式,表示用于计算 date1 和 date2 之间的时间间隔.有关数值,请参阅"设置"部分.  date1, date2 必选.日期表达式.用于计

  • C++ 中回调函数详解及简单实例

    C++ 中回调函数详解及简单实例

    C++ 中回调函数详解及简单实例 回调函数调用关系图 对于第一种情况,主程序可以从执行到回调函数,也可以不执行回调函数,关键看宿主函数是否调用了回调函数. 对于第二种情况,主程序可以从执行到回调函数,也可以不执行回调函数,关键看宿主函数是否调用了回调函数.主程序不知道宿主函数什么时候调用回调函数,因为调用函数启动了线程,这样,主程序就不必关心宿主函数什么时候调用回调函数了,主程序可以释放出来做自己的事了. 代码示例 #include <stdio.h> typedef void(*lpFunc

  • Python pandas常用函数详解

    本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下. 1 import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 2 文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='

随机推荐