Python map() 函数

map() 函数对可迭代对象（如列表、元组等）的每个元素执行给定的函数。

numbers = [1,2,3,4]

# returns the square of a number
def square(number):
  return number * number

# apply square() to each item of the numbers list
squared_numbers = map(square, numbers)

# converting to list for printing
result = list(squared_numbers)
print(result) 

# Output: [1,4,9,16]

map() 语法

map(function, iterables)

map() 参数

map() 函数接受两个参数

• function - 应用于可迭代对象中每个元素的函数。
• iterables - 可迭代对象，如列表、元组等。

注意：我们可以向 map() 函数传递多个可迭代对象。

map() 返回值

map() 函数返回一个 map 对象，该对象可以轻松地转换为列表、元组等。

示例：map() 的工作原理

def square(n):
    return n*n

numbers = (1, 2, 3, 4)
result = map(square, numbers)
print(result)

# converting the map object to set
result = set(result)
print(result)

输出

<map object at 0x7f722da129e8>
{16, 1, 4, 9}

在上面的示例中，我们定义了一个名为 numbers 的元组，它有 4 个元素。请注意这一行

result = map(square, numbers)

在这里，map() 函数使用 square 函数对元组的每个元素进行平方运算。初始输出 <map object at 0x7f722da129e8> 表示一个 map 对象。

最后，我们将 map 对象转换为一个集合，并获得元组中每个元素的平方值。

注意：输出是无序的，因为 Python 中的集合是无序集合，不保留元素的原始顺序。

使用 lambda 的 map()

在 map() 函数中，我们也可以使用lambda 函数来代替常规函数。例如，

numbers = (1, 2, 3, 4)
result = map(lambda x: x*x, numbers)
print(result)

# convert to set and print it
print(set(result))

输出

<map object at 0x7fc834e22170>
{16, 1, 4, 9}

在上面的示例中，我们直接使用 lambda 函数来对元组中的每个元素进行平方运算。

注意：使用 lambda() 函数使代码更简洁、更易读。

使用 map() 和 lambda 添加多个列表

我们可以使用 map() 和 lambda 来在 Python 中添加多个列表。例如，

num1 = [1, 2, 3]
num2 = [10, 20, 40]

# add corresponding items from the num1 and num2 lists
result = map(lambda n1, n2: n1+n2, num1, num2)
print(list(result))

输出

[11, 22, 43]

在上面的示例中，我们向 map() 函数传递了两个列表 num1 和 num2。请注意这一行，

result = map(lambda n1, n2: n1+n2, num1, num2)

在这里，lambda 函数在 map() 中用于将两个列表的对应元素相加。

使用 map() 修改字符串

我们可以使用 map() 函数来修改字符串。例如，

# list of actions
actions=['eat', 'sleep','read']
# convert each string into list of individual characters 
result= list(map(list,actions))
print(result)

输出

[['e', 'a', 't'], ['s', 'l', 'e', 'e', 'p'], ['r', 'e', 'a', 'd']]

在上面的示例中，我们在 map() 外层使用了 list()，将每个字符串转换为单个字符的列表。

另请阅读

• Python filter()