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，就只出来一个结果。在GOOGLE大规模集群里，就是利用这个思想，把前面并行处理的操作叫做map，并行处理之后的结果，就需要简化，归类，把这个简化和归类的过程就叫做reduce。由于reduce只能在一台主机上操作，并不能分布式地处理，但是reduce处理的是map结果，那么意味着这些结果已经非常简单，数据量大大减小，处理起来就非常快。
因此可以把mapreduce过程叫做分析归纳的过程。
看一下面reduce()的例子：
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#python 3. 6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # from functools import reduce result = reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) print(result) |
输出结果：
15
在这个例子里，其实计算过程是这样的：
((((1+2)+3)+4)+5)
再看一个阶乘的例子：
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#python 3. 6 #蔡军生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # from functools import reduce n = 3print(reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1))) # 6 |
输出结果：
6
reduce函数，reduce函数会对参数序列中元素进行累积。
reduce函数的定义：
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reduce(function, sequence[, initial]) -> value |
function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从sequence中取一个元素，和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
第一次调用function时，如果提供initial参数，会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function，否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。
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reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6], 1) |
结果为21( (((((1+2)+3)+4)+5)+6) )
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reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6]) |
结果为20
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/78129956
