过滤函数Python,过滤函数js

python入门疑问

1. filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

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2. 在Python中,数字非零(0)代表:真(True)。

那么看看第一条命令,符合条件，即使(x%2)为真的元素是[1, 3, 5, 7, 9]（取余后为1，即真），返回[1, 3, 5, 7, 9]

第二条命令,符合条件使(x%2)==0的数为[0, 2, 4, 6, 8],返回[0, 2, 4, 6, 8]

第三条命令，符合条件使(x%2)!=0，取余后不为0，即返回[1, 3, 5, 7, 9]

small= x if x

求 x,y,z 3个数中最小的值，如果(x y and x z)，则small = x，否则（代表x不是最小的，那么就是y或者z），判断是否 y z，如果是，则small=y，如果否small = z

lambda表达式也就是匿名函数。用法：lambda 参数列表d: 返回值例： +1函数 f=lambda x:x+1 max函数（条件语句的写法如下） f_max=lambda x,y:x if xy else y 上述定义的函数与用def定义的函数没有区别，而且左边的f=在某些情况下并不是必要的。

filter,map,reduce filter函数接受两个参数，第一个是过滤函数，第二个是可遍历的对象，用于选择出所有满足过滤条件的元素，不同版本的filter的返回值稍有区别，我用的是python3.5，filter返回的是经过过滤的可遍历对象。

扩展资料：

Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。

这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。

参考资料来源：百度百科-Python

Python中几个有趣的语法糖

当然是函数式那一套黑魔法啦，且听我细细道来。 lambda表达式也就是匿名函数。用法：lambda 参数列表 : 返回值例： +1函数 f=lambda x:x+1 max函数（条件语句的写法如下） f_max=lambda x,y:x if xy else y 上述定义的函数与用def定义的函数没有区别，而且左边的f=在某些情况下并不是必要的。 filter,map,reduce filter函数接受两个参数，第一个是过滤函数，第二个是可遍历的对象，用于选择出所有满足过滤条件的元素，不同版本的filter的返回值稍有区别，我用的是python3.5，filter返回的是经过过滤的可遍历对象。例：去除小写字母 s=filter(lambda x:not str(x).islower(),"asdasfAsfBsdfC") for ch in s: print(ch) map函数接受的参数类型与filter类似，它用于把函数作用于可遍历对象的每一个元素。类似于数学中映射的概念。例：求y=2x+1（偷偷用了一下range函数生成定义域） s=map(lambda x:2*x+1,range(6)) for x in s: print(x) reduce函数对每个元素作累计操作，它接受的第一个参数必须是有两个参数的函数。例：求和 from functools import reduce s=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,6)) print(s) 求乘积（第三个可选参数表示累计变量的初值） from functools import reduce s=reduce(lambda x,y:x*y,range(1,6),1) print(s) 柯里化(curry)函数如果一个函数需要2个参数，而你只传入一个参数，那么你就可以得到一个柯里化的函数，这是函数式编程语言的重要特性之一，遗憾的是，python并不能在语法层面支持柯里化调用，但它在库中提供了接口。例： *3函数 f_mul=lambda x,y:x*y from functools import partial mul3=partial(f_mul,3) print(mul3(1)) print(mul3(6)) 打包与解包有点类似于函数式中的模式匹配，略牵强。 t=(1,2,3) x,y,z=t 列表生成式这个也有点牵强，不知道严格意义上讲属不属于函数式风格。例：生成奇数序列 l=[2*x+1 for x in range(10)] for i in l: print(i) 最后来一个彩蛋（以前某答主提到的用调分函数来美颜的算法，忘了出处了，侵删） from PIL import Image from math import sqrt im = Image.open("a.jpg") ret= im.convert(mode="RGB") ret = ret.point(lambda x:sqrt(x)*sqrt(255)) ret.save("b.jpg")

如何用python写布隆过滤器

下面的是网络上找到的python的布隆过滤器的实现.

#!/usr/local/bin/python2.7

#coding=gbk

'''

Created on 2012-11-7

@author: palydawn

'''

import cmath

from BitVector import BitVector

class BloomFilter(object):

def __init__(self, error_rate, elementNum):

#计算所需要的bit数

self.bit_num = -1 * elementNum * cmath.log(error_rate) / (cmath.log(2.0) * cmath.log(2.0))

#四字节对齐

self.bit_num = self.align_4byte(self.bit_num.real)

#分配内存

self.bit_array = BitVector(size=self.bit_num)

#计算hash函数个数

self.hash_num = cmath.log(2) * self.bit_num / elementNum

self.hash_num = self.hash_num.real

#向上取整

self.hash_num = int(self.hash_num) + 1

#产生hash函数种子

self.hash_seeds = self.generate_hashseeds(self.hash_num)

def insert_element(self, element):

for seed in self.hash_seeds:

hash_val = self.hash_element(element, seed)

#取绝对值

hash_val = abs(hash_val)

#取模，防越界

hash_val = hash_val % self.bit_num

#设置相应的比特位

self.bit_array[hash_val] = 1

#检查元素是否存在，存在返回true，否则返回false 

def is_element_exist(self, element):

for seed in self.hash_seeds:

hash_val = self.hash_element(element, seed)

#取绝对值

hash_val = abs(hash_val)

#取模，防越界

hash_val = hash_val % self.bit_num

#查看值

if self.bit_array[hash_val] == 0:

return False

return True

#内存对齐    

def align_4byte(self, bit_num):

num = int(bit_num / 32)

num = 32 * (num + 1)

return num

#产生hash函数种子,hash_num个素数

def generate_hashseeds(self, hash_num):

count = 0

#连续两个种子的最小差值

gap = 50

#初始化hash种子为0

hash_seeds = []

for index in xrange(hash_num):

hash_seeds.append(0)

for index in xrange(10, 10000):

max_num = int(cmath.sqrt(1.0 * index).real)

flag = 1

for num in xrange(2, max_num):

if index % num == 0:

flag = 0

break

if flag == 1:

#连续两个hash种子的差值要大才行

if count  0 and (index - hash_seeds[count - 1])  gap:

continue

hash_seeds[count] = index

count = count + 1

if count == hash_num:

break

return hash_seeds

def hash_element(self, element, seed):

hash_val = 1

for ch in str(element):

chval = ord(ch)

hash_val = hash_val * seed + chval

return hash_val

'''

#测试代码

bf = BloomFilter(0.001, 1000000)

element = 'palydawn'

bf.insert_element(element)

print bf.is_element_exist('palydawn')'''

#其中使用了BitVector库，python本身的二进制操作看起来很麻烦，这个就简单多了

如果解决了您的问题请采纳！

如果未解决请继续追问

Python 函数进阶-高阶函数

高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数，换句话说如果一个函数的参数是函数，那么这个函数就是一个高阶函数。

高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数，也有Python系统自带的内置高阶函数。

我们下面的例子中，函数 senior 的参数中有一个是函数，那么senior就是一个高阶函数；函数 tenfold 的参数不是函数，所以tenfold就只是一个普通的函数。

function：函数，可以是 自定义函数 或者是 内置函数；

iterable：可迭代对象，可迭代性数据。（容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器）

把可迭代对象中的数据一个一个拿出来，然后放在到指定的函数中做处理，将处理之后的结果依次放入迭代器中，最后返回这个迭代器。

将列表中的元素转成整型类型，然后返回出来。

列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数，配合实现功能。

参数的意义和map函数一样

filter用于过滤数据，将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理，如果函数返回值为真，将数据保留；反之不保留，最好返回迭代器。

保留容器中的偶数

参数含义与map、filter一致。

计算数据，将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算，得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果，以此类推，直到所有的结果运算完毕，返回最终的结果。

根据功能我们就应该直到，reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。

将列表中的数据元素组合成为一个数，

iterable：可迭代对象；

key：指定函数，默认为空；

reverse：排序的方法，默认为False，意为升序；

如果没有指定函数，就单纯的将数据安札ASCII进行排序；如果指定了函数，就将数据放入函数中进行运算，根据数据的结果进行排序，返回新的数据，不会改变原有的数据。

注意，如果指定了函数，排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序，而不是排序计算之后的就结果数据。

将列表中的数据进行排序。

还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理，然后根据结果进行排序。

既然有了列表的内置函数sort，为什么我们还要使用sorted函数呢？

高阶函数就是将函数作为参数的函数。

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