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python高阶迭代函数 python迭代法求高次方程

IT技术迭代

python高阶函数有哪些1、map
map()函数接受两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回 。
举例 ， 比如我们有一个函数f(x)=x*2，要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上，就可以用map()实现 。
def f(x):
... return x*2
...
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以 ， map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此 ， 我们不但可以计算简单的f(x)=x*2，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串：
list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
2、reduce
reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,
x3……]上，这个函数必须接收两个参数 ， reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算 。简单来说，就是先计算x1和x2的结果，再拿结果与x3计算，依次类推 。比如说一个序列求和 ， 就可以用reduce实现 。
from functools import reduce
def add(x, y):
... return xy
...
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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也就是说，假设python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码 。
3、filter
用于过滤序列，和map函数类似，filter也接收一个函数和一个序列，不同于map的是，filter把传入的函数依次作用于每一个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素，例如 ， 在一个list中，删掉偶数，只保留奇数 ， 可以这么写：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 结果: ["A", "B", "C"]
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个筛选函数 。
4、sorted
无论冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小 。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来，Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外 ， sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法 。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对iterable序列依次执行function(item)操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列 。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列 。
返回结果为：，使用list函数可以输入序列内容 。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是：。使用print(list(my_new_list))可以得到结果 。
map函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列 。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值 。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值 。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4 ， 可以运行代码查看结果 ， 最后得到的结论是，第三个参数表示初始值 ， 即累加操作初始的数值 。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作 。
zip 函数原型如下：
zip函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表 。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（*）操作符 ， 可以将元组解压为列表 。
测试代码如下：
展示如何利用*操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典 。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列 ， 同时列出数据和数据下标 ， 一般用在for循环当中 。
测试代码如下：
返回结果为：。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合 ， 能大幅度提高编码效率 。最好的学习资料永远是官方手册
python中的迭代是什么意思？数学上面的定义:迭代公式就是指用现在的值，代到一个公式里面，算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代 。比如:x=(x 2/x)/2 你随便拿一个x=10代入，得x=(10 2/10)/2=5.1，再代进去x=(5.1 2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此类推 。
在python中，迭代式也可以是递归的调用，下面给你举个例子:
def f(n):
if n == 0 or n == 1 or n == 2: return 1
else: return f(n-1)f(n-2)
这就是一个简单的第n项斐波那契数的求法，这里就用的是迭代式 。另外的例子就是牛顿迭代法，采用逐次渐进的效果求出n的开方数，下面是例子:
def f(guess):
return guess ** 2
def fd(guess):
return 2 * guess
def SquareRootNR(x，epsilon):
guess = x / 2.0
diff = f(guess) - x
ctr = 1
while abs(diff)epsilon and ctr = 100:
【python高阶迭代函数 python迭代法求高次方程】guess = guess - diff / fd(guess)
diff = f(guess) - x
ctr= 1 。
Python中的“迭代”详解 迭代器模式python高阶迭代函数：一种惰性获取数据项的方式python高阶迭代函数，即按需一次获取一个数据项 。
所有序列都是可以迭代的 。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代 。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x) 。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法 ， 所以都可以迭代 。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象 。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器 。
下面用for循环迭代一个字符串 ， 这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了 。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其python高阶迭代函数他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常 。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常 。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中 。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常 。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代 。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意，不要 在 Sentence 类中实现__next__方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器 。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器 ， 而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器 。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类 。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数 。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象 。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前 ， 执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终 ， 函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致 。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒 。惰性，是如今人们认为最好的特质 。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理 。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为__init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表 ， 然后将其绑定到 self.words 属性上 。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符） 。
re.finditer函数是re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例 。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词 。
标准库提供了很多生成器函数 ， 有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等 。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器 ， 用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素 。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身 。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上 ， 用于判断元素是否包含在输出中 。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果 。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素 。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值 ， 扩展输入的可迭代对象 。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列 。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便 ， 而且还有一些优点 。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
Python的基础知识之迭代器迭代：按照一定的顺序访问集合中的每一个元素，或者叫遍历（其他语言叫做遍历）；
可迭代对象（Iterable）：能被迭代的对象，或者说直接作用于for循环的对象，可以通过for..in来遍历的对象，比如数组（list）、元祖（tuple）字符串等；
迭代器（Iterator）：能作用于next()函数，并不断返回下一个值的对象称为迭代器，是惰性计算的序列（很重要）
1、判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断
2、判断一个对象是否是迭代器Iterator对象
3、可迭代对象Iterable转化为迭代器对象Iterator
4、使用迭代器迭代
1、迭代器的特性
A.惰性计算数据 ， 节省内存
B.能记录状态，并通过next()函数执行下一个状态
C.具有可迭代性
2、集合数据类型如list、dict、str、tuple等是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator，不过可以通过iter()函数转化为一个Iterator对象
原因：Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误 。Iterator对象表示一个无限大的数据 ， 集合是有限集合，假如被next()到最后就是没有返回直接carsh
3、生成器（generator）一定是迭代器 ， 他是一种特殊的迭代器；
如果想了解更多Python知识，请查看
Python的基础知识之生成器
Python的基础知识之装饰器
学无止境，学习Python的伙伴可以多多交流 。
Python3 - 排列组合的迭代 遍历一个序列中元素的所有可能的排列或组合 。
itertools模块提供了三个函数来解决这类问题 。其中一个是itertools.permutations()，它接受一个序列并产生一个元组序列，每个元组由序列中所有元素的一个可能排列组成，即通过打乱序列中元素排列顺序生成一个元组，比如：
如果想得到指定长度的所有排列，你可以传递一个可选的长度参数 。比如：
使用itertools.combinations()可得到输入序列中元素的所有的组合 。比如：
对于combinations()来讲，元素的顺序已经不重要了，即组合 ('a', 'b') 与 ('b', 'a') 其实是一样的，最终只会输出其中一个 。
在计算组合的时候，一旦元素被选取就会从候选中剔除掉(比如如果元素’a’已经被选取了，那么接下来就不会再考虑它了) 。而函数itertools.combinations_with_replacement()允许同一个元素被选择多次，比如：
尽管手动可以实现排列组合算法，但是这样做比较麻烦，当遇到有些复杂的迭代问题时 ， 可以先去看看itertools模块是否能实现，很有可能会在里面找到解决方案！
关于python高阶迭代函数和python迭代法求高次方程的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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