【吐血整理】Python 常用的几种高阶函数和简单的迭代函数

目录

• 一、all() 函数——判断可迭代对象中的元素是否全为True
• 二、any() 函数——判断可迭代对象是否全为假值
• 三、filter() 函数——通过指定条件过滤序列
• 四、map() 函数————通过函数实现对可迭代对象的操作
• 五、range() 函数——生成器函数
• 六、reversed ()函数——反转序列对象
• 七、sorted() 函数——对可迭代对象进行排序
• 八、zip() 函数——将可迭代对象打包成元组
• 九、reduce() 函数

高阶函数: 高阶函数英文叫 Higher-order function。编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数。把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。高阶函数以及迭代函数还可以帮我们省去使用循环遍历元素的操作，在内部已经帮我们实现好了！

一、all() 函数——判断可迭代对象中的元素是否全为True

all() 函数用于判断可迭代对象是否包括假值即 0、空、False，除此之外都属于真值。如果包括假值结果就为 False，否则结果就为 True。all() 函数的语法格式如下：

all(iterable)

参数说明：

1. iterable：可迭代对象，如列表、元组等。参数不能为空并且提供的参数必须是可迭代器对象，否则将提示 TypeError 错误信息。
2. 返回值：返回值为 True 或 False，如果可迭代对象不包括空、0、False 的元素，那么返回值为 True，否则返回值为 False。

【示例1】使用all()函数判断可迭代对象是否包括空、0、False的元素。代码如下：

注意：如果可迭代对象中元素个数为 0，则返回值为 True，例如空列表、空元组、空字典、空字符串的返回值为 True，代码如下：

【示例2】判断列表中是否包括0。生成随机数列表，并通过all()函数的返回值判断随机数列表中是否包括0，如果包括0则输出该列表，如果不包括0则程序重新执行，代码如下：

import random  # 导入随机数模块

while True:
    a = [random.randint(0, 5) for _ in range(5)]  # 生成0-5之间的随机数列表
    if all(a) is False:
        print(a)
        break
    else:
        print('随机数列表中没有0，程序重新执行！')

运行程序，输出结果为：

二、any() 函数——判断可迭代对象是否全为假值

any() 函数用于判断可迭代对象元素是否都是假值即 0、空、False。如果全部为假值则返回 False，否则返回 True。any() 函数的语法格式如下：

any(iterable)

参数说明：

1. iterable：可迭代对象，如列表、元组、字符串等。同样的，参数不能为空并且提供的参数必须是可迭代器对象，否则将提示 TypeError 错误信息。
2. 返回值为 True 或 False，如果可迭代对象中只要有一个元素不是假值，则返回值为 True，如果可迭代对象中所有的元素都是假值，则返回值为 False。

【示例1】使用any()函数判断可迭代对象是否全为假值。代码如下：

三、filter() 函数——通过指定条件过滤序列

filter() 函数用于过滤掉可迭代对象中不符合条件的元素，返回由符合条件的元素组成的新的迭代器。filter() 函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素。filter() 函数的语法格式如下：

filter(function,iterable)

参数说明：

1. function：用于实现判断的函数。注意：这里的函数指的是函数的名字，不要打()调用。
2. iterable：可迭代对象，如列表、range 对象等。
3. 返回值：返回一个迭代器对象。

【示例1】 filter()函数的基本应用。使用filter()函数过滤出0~20(不包括20)之间的所有奇数，代码如下：

def odd_number(num):  # 定义一个判断奇数的函数
    return num % 2 != 0


# 使用filter()函数过滤出序列中的奇数
new_list = filter(odd_number, range(1, 20))
print(new_list)  # 返回一个迭代器对象
print(list(new_list))  # 使用list()函数将迭代器转换为列表

运行程序，输出结果为：

【示例2】 筛选指定范围的数据。定义学生列表，实现按照2020年高考理科成绩进行筛选，得出成绩在600分到700分之间的学生信息，代码如下：

def find(item):  # 创建函数
    total = int(item[1])
    if 600 <= total <= 700:  # 判断条件
        return True
    return False


list1 = [('小明', 600), ('小刚', 601), ('小雅', 524), ('小旭', 714), ('小章', 624),
         ('小白', 635), ('小赵', 480), ('小高', 580), ('小王', 541), ('小琪', 680)]
new_list = filter(find, list1)  # 过滤序列中不符合条件的元素
list2 = list(new_list)  # 使用list()函数转换为列表
print(list2)  # 输出学生列表
print(f'600分以上：{len(list2)}人')  # 输出人数

运行程序，输出结果为：

【示例3】筛选类型不是字符的元素。例如，在一个集合中有一组数据，包括字符串、数字等，下面筛选出类型不是字符串的元素，代码如下：

set1 = {'Amo', 123, 12.1, -1, "Paul"}
# {123, 12.1, -1}
print(set(filter(lambda x: type(x) != str, set1)))

【示例4】取出字符串中的数字并转换为整型。取出一组注册信息中的数字，然后转换为整数。首先判断字符串是否为数字，然后使用filter()函数过滤数字，最后转换为整型输出，代码如下：

str1 = 'ISVO20N2WTRJ4T0XXGQ5QWP9Z'
str2 = filter(str.isdigit, str1)  # 过滤数字
new_list = list(str2)  # 转换为列表
str3 = ''.join(new_list)  # 连接列表
print(int(str3))  # 转换为整型输出 2024059

【示例5】去除序列中所有值为假的元素。如果将 filter() 函数的第一个参数 function 的值设置为 None，就会默认去除序列中所有值为假的元素，如 None、False、0、’’、()、[] 和 {}等，代码如下：

L = [1, '', 0, 'C', None, [0, 1, 2], False, 3.14, [], {'c': 1, 3: None}, {}]
f = filter(None, L)  # 去除序列中为假的元素
print(list(f))  # [1, 'C', [0, 1, 2], 3.14, {'c': 1, 3: None}]

【示例6】获取序列中被删除的元素。filter() 函数的返回值是一个可迭代对象，利用 for 循环将返回数据与原始数据比较，就可以判断出哪些元素被删除了。代码如下：

L = [1, '', 0, 'C', None, [0, 1, 2], False, 3.14, [], {'c': 1, 3: None}, {}]
f = list(filter(None, L))
print(f)
delete_data = L
for i in f:
    if i in L:
        delete_data.remove(i)
print(f"被删除的元素为: {delete_data}")

【示例7】获取索引中以索引为基数所对应的元素。通过 filter() 和 lambda() 函数输出列表 list_a 中以索引为基数出现次数最多的元素。代码如下：

list_a = [12, 213, 22, 2, 2, 2, 22, 2, 2, 32]
li = filter(lambda x: x in list_a, [i for i in range(len(list_a))])
print(list(li))  # [2]

【示例8】判断是否已经收藏某课程。在线课堂项目中，用户可以收藏喜欢的课程。如果之前已经收藏过该课程，则不用收藏。所以每次收藏之前，需要查询该课程是否已经收藏。代码如下：

class Course(object):
    """
    课程类
    """

    def __init__(self, course_id):
        self.course_id = course_id


# 判断是否已经收藏
def is_favorite(course_id):
    # 获取所有收藏的课程 id
    course = list(filter(lambda c: c.course_id == course_id, course_list))
    if len(course) > 0:
        return True
    return


if __name__ == '__main__':
    course_list = []
    for i in range(1, 10):
        # 实例化9个课程类，并传递课程id
        course_list.append(Course(i))

    print(is_favorite(7))  # True
    print(is_favorite(10))  # None

四、map() 函数————通过函数实现对可迭代对象的操作

map() 函数接收一个函数为参数和一个或者多个可迭代对象为参数，返回一个迭代器。此迭代器中每个元素都是函数参数依次作用于可迭代对象后的结果。map()函数的语法格式如下：

map(function, iterable, …)

参数说明：

1. function：函数。
2. iterable：一个或多个可迭代对象。
3. 返回值：返回迭代器。

注意：map()函数在Python 2.x返回的是列表，而在Python 3.x中返回的是可迭代器对象。

【示例1】将列表中的元素转换为Unicode字符。

num1 = [25105, 29233, 80, 89]
a = map(chr, num1)  # 返回一个迭代器对象
print(a)
print(list(a))  # 使用list()函数转换为列表

运行程序，输出结果为：

<map object at 0x00000243A720A520>
['我', '爱', 'P', 'Y']

从程序的运行结果可以看出，map() 函数返回的是一个可迭代器对象，我们通过使用 list() 函数将其转换为列表。

【示例2】规范英文的大小写。通过map()函数规范英文短句中单词的大小写(即首字母大写，其余字母小写)，代码如下：

name_list = ['Being', 'SinGle', 'IS', 'better', 'than',
             'being', 'in', 'an', 'unfaithful', 'relationship']  # 创建列表


def function(x):  # 定义函数
    return x.capitalize()  # 实现首字母大写，其他字母小写


print("规范后的英文短句：", list(map(function, name_list)))  # 使用list()函数转换为列表
aa = list(map(function, name_list))
print(' '.join(aa))  # 连接列表

运行程序，输出结果为：

规范后的英文短句： ['Being', 'Single', 'Is', 'Better', 'Than', 'Being', 'In', 'An', 'Unfaithful', 'Relationship']
Being Single Is Better Than Being In An Unfaithful Relationship

【示例3】对列表中的元素进行平方计算。

num_list = [i for i in range(10)]  # 创建空列表
list2 = map(lambda x: x ** 2, num_list)  # 返回一个迭代器对象
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
print(list(list2))  # 使用list()函数转换为列表

【示例4】传入多个可迭代对象。当使用map()函数传入多个可迭代对象时，且里面的元素长度不一致时，生成的迭代器以最短长度为主，例如下面的代码：

list1 = [1, 3, 5]  # 列表1
list2 = [2, 4, 6, 8, 10]  # 列表2
result = map(lambda x, y: x + y, list1, list2)  # 返回一个迭代器对象
# [3, 7, 11]
print(list(result))  # 使用list()函数转换为列表

注意：当map()函数传入多个可迭代对象时，参数function必须能够接收足够多的参数，以保证每个可迭代对象同一索引的值均能正确传入函数，否则将出现错误提示TypeError。

【示例5】使用 map 函数实现数据类型转换。实现将随机生成的三位数的数字分割为列表，首先将数字转换成字符型，但此时列表中的元素也同时变成了字符型数字，这时还需要通过 map() 函数对数据类型进一步转换为整型。例如，数字 612 ⇒ [‘6’,‘1’,‘2’] ⇒ [6,1,2]，代码如下：

import random

# 随机生成10个三位数的数字
data_list = random.sample(range(100, 1000), 10)
for i in data_list:
    # 将随机的三位数分割为列表，并使用map()函数将字符型数字转换为整型
    print(str(i))
    num_list = list(map(int, str(i)))
    print(num_list)

五、range() 函数——生成器函数

range() 函数用于生成一个新的 range 类型，多用于 for 循环语句中，用于生成指定范围的整数。range() 函数的语法格式如下：

range(start,end,step)

参数说明：

1. start：表示起始整数(包含起始整数)，默认起始值为 0，起始整数可以省略，如果省略则表示从 0 开始。
2. end：表示结束整数(但不包括该值，如 range(7) 得到的值为 0~6，不包括7)，结束数值不能省略。当 range() 函数中只有一个参数时，即表示指定计数的结束值。结束整数可以大于 0，也可以小于或等于 0，但是结束整数小于或等于 0 时，生成的 range 对象是不包含任何元素的。
3. step：表示步长，即两个数之间的间隔，参数 step 可以省略，如果省略则表示步长为 1。例如，range(1,7) 将得到 1、2、3、4、5、6。
4. 返回值：返回一个 range 对象。

range()函数接收的参数必须是整数，不能是浮点数等其他数据类型，否则会提示类型错误。在使用range()函数时，如果只有一个参数，那么表示指定的是stop结束整数；如果是两个参数，则表示指定的是start开始整数和end结束整数；只有三个参数都存在时，最后一个参数才表示step步长。

【示例1】根据提供的参数生成一个range类型。

【示例2】使用list()函数将range类型转换为列表。

【示例3】使用range()函数实现数字的累加。使用range()函数实现从1到100的累加，代码如下：

result = 0  # 保存累加结果的变量
for i in range(101):
    result += i  # 实现累加功能
print(result)  # 在循环结束时输出结果

【示例4】遍历字符串。下面使用range()函数结合for循环输出英文单词“Python”中的每个字母，代码如下：

str1 = 'Python'
for i in range(len(str1)):
    print(str1[i])

【示例5】生成指定步长的数值序列。下面使用range()函数分别输出12月份中的奇数月份和偶数月份，代码如下：

num1 = range(2, 14, 2)
num2 = range(1, 13, 2)
print('偶数月份:', end=' ')  # 输出偶数月份
for i in num1:
    print(i, end=' ')
print('\n', end='')  # 换行
print('奇数月份:', end=' ')  # 输出奇数月份
for i in num2:
    print(i, end=' ')

运行程序，输出结果为：

偶数月份: 2 4 6 8 10 12 
奇数月份: 1 3 5 7 9 11 

六、reversed ()函数——反转序列对象

reversed() 函数用于反转一个序列对象，将其元素从后向前颠倒构建成一个新的迭代器，reversed() 函数的语法格式如下：

reversed(seq)

参数说明：

1. seq：序列，如列表、元组、字符串或 range 对象等。
2. 返回值：返回一个反转的迭代器。

【示例1】反转迭代器对象转换为列表后输出。

str1 = reversed('amo')  # 定义字符串
print(str1)  # 返回一个反转的迭代器
print(list(str1))  # 使用list()函数将可迭代对象转换为列表
list1 = [1001, 888, 999, 666]  # 列表
print(list(reversed(list1)))
num = range(0, 101, 10)  # range对象
print(list(reversed(num)))
tuple1 = ('Python', 'Java', 'C语言')  # 元组
print(list(reversed(tuple1)))

运行程序，输出结果为：

<reversed object at 0x00000279954C5790>
['o', 'm', 'a']
[666, 999, 888, 1001]
[100, 90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10, 0]
['C语言', 'Java', 'Python']

【示例2】反转数字列表并排序。定义一个保存Python成绩的列表，然后使用sort()方法排序，使用reversed()函数对列表反转，实现降序排序，代码如下：

num_list = [100, 85, 56, 59, 75, 77]  # 分数列表
num_list.sort()  # 对分数排序
print(num_list)
print(list(reversed(num_list)))  # 降序输出

【示例3】将部分列表元素反转。

a = [1, '23', 4, 5, 6]
ra = list(reversed(a[:3]))
print(ra)  # [4, '23', 1]
a[0:3] = ra
print(a)  # [4, '23', 1, 5, 6]

七、sorted() 函数——对可迭代对象进行排序

sorted() 函数用于对可迭代对象进行 排序，返回一个重新排序的列表，当使用该函数进行排序后，原列表的元素顺序不变。语法格式如下：

sorted(iterable, key=None, reverse=False):

参数说明如下：

1. iterable：表示可迭代对象，如列表、字符串、字典等。
2. key：可选参数，可选参数 key 是一个函数(方法)，用来指定排序的规则(即按照指定的方法或函数对可迭代对象进行排序)。例如，设置 key=str.lower，表示可迭代对象中的每个元素转换为小写字母后再进行排序，返回的仍然是可迭代对象中的元素。默认 key=None，表示直接比较元素进行排序。
3. reverse：可选参数，排序规则，默认 reverse=False，表示升序排列，如果 reverse=True，则表示降序排列。
4. 返回值：返回重新排序的列表。

【示例1】对数字列表进行排序。定义一个保存 10 名学生高考理科成绩在 600 分以上的列表，然后应用 sorted() 函数对其进行升序和降序排列，代码如下：

grade_list = [656, 602, 610, 618, 663, 695, 622, 645, 677, 640]  # 10名600分以上的学生成绩列表
# 升序列表: [602, 610, 618, 622, 640, 645, 656, 663, 677, 695]
print(f"升序列表: {sorted(grade_list)}")  # 升序排序
# 降序列表: [695, 677, 663, 656, 645, 640, 622, 618, 610, 602]
print(f"降序列表: {sorted(grade_list, reverse=True)}")  # 降序排序

【示例2】对字符列表进行排序。定义一个保存字符的列表，然后应用 sorted() 函数对其进行排序，并指定参数 key=str.lower，代码如下：

char_list = ['a', 'b', 'c', 'd', '*', 'M', 'R', 'S', 'O', 'F', 'T']  # 定义列表
# 默认按字符ASCII码进行排序
# 升序: ['*', 'F', 'M', 'O', 'R', 'S', 'T', 'a', 'b', 'c', 'd']
print(f"升序: {sorted(char_list)}")  # 进行升序排列
# 降序: ['d', 'c', 'b', 'a', 'T', 'S', 'R', 'O', 'M', 'F', '*']
print(f"降序: {sorted(char_list, reverse=True)}")  # 进行降序排列
# 转换为小写字母后升序: ['*', 'a', 'b', 'c', 'd', 'F', 'M', 'O', 'R', 'S', 'T']
print(f"转换为小写字母后升序: {sorted(char_list, key=str.lower)}")
# 转换为小写字母后升序: ['T', 'S', 'R', 'O', 'M', 'F', 'd', 'c', 'b', 'a', '*']
print(f"转换为小写字母后升序: {sorted(char_list, key=str.lower, reverse=True)}")

* 的 ASCII 值为 41，A 的 ASCII 值为 65，a 的 ASCII 值为 97。

【示例3】按照列表中嵌套元组的指定元素进行排序。依据英语小 A 班学生列表 students 中元组的第 1 个下标值 (年龄) 和 第 2 个下标值 (身高) 进行升序和降序排列，代码如下：

# 定义列表（姓名、年龄、身高）
students = [('Adas', 3, 99), ('Lily', 4, 110), ('Bella', 4, 112), ('Anna', 3, 95)]
s1 = sorted(students, key=lambda x: x[2])  # 按身高进行升序排列
print('按身高升序：', s1)
s2 = sorted(students, key=lambda x: x[2], reverse=True)  # 按身高进行降序排列
print('按身高降序：', s2)
s3 = sorted(students, key=lambda x: x[1])  # 按年龄进行升序排列
print('按年龄升序：', s3)
s4 = sorted(students, key=lambda x: x[1], reverse=True)  # 按年龄进行降序排列
print('按年龄降序：', s4)

程序运行结果如下：

【示例4】将数字按绝对值进行排序。定义一个含有多个正负数的列表，然后应用 sorted() 函数对其进行排序，并指定参数 key=abc，代码如下：

s = [39, 15, -12, 9, -21, 66]
s_positive = sorted(s)  # 正常排序
print(s_positive)
s_negative = sorted(s, key=abs)  # 按绝对值排序
print(s_negative)

程序运行结果如下：

【示例5】将数字和数字字符串进行排序。在一组数据列表中，有时候可能会混入一些为字符串格式的数字，在 python3 中是不能将字符串与数字进行比较的，而是需要使用 functools模块 中的 cmp_to_key 来指定比较函数是什么。代码如下：

import functools


def compare(x1, x2):
    if isinstance(x1, str):
        x1 = float(x1)
    if isinstance(x2, str):
        x2 = float(x2)
    return x1 - x2


nums = [3.9, 15, -1.2, 9, -21, 6.6, '-1', '2.4', '-3.3']
nums_sort = sorted(nums, key=functools.cmp_to_key(compare))
# 输出==>[-21, '-3.3', -1.2, '-1', '2.4', 3.9, 6.6, 9, 15]
print(nums_sort)

【示例6】通过 key 的值对字典进行排序。定义一个包含多个字典的列表，然后应用 sorted() 函数对其进行排序，并指定参数 key=lambda x:x[“age”]。代码如下：

age_name = [{"age": 20, "name": "coc"},
            {"age": 25, "name": "ctt"},
            {"age": 10, "name": "ctc"}]
age_name_sort = sorted(age_name, key=lambda x: x["age"])  # 通过字典中的age进行排序
# [{'age': 10, 'name': 'ctc'}, {'age': 20, 'name': 'coc'}, {'age': 25, 'name': 'ctt'}]
print(age_name_sort)

【示例7】通过字符串的长度来进行排序。定义一个带有多个字符串的列表，然后应用 sorted() 函数对其进行排序，并指定参数 key=len，或者使用 lambda 表达式，代码如下：

chars = ['Sorted', 'is', 'age', 'name', 'is', 'string', 'test']
chars_sort = sorted(chars, key=len)
print(chars_sort)  # 输出：['is', 'is', 'age', 'name', 'test', 'Sorted', 'string']
chars_sort_lambda = sorted(chars, key=lambda x: len(x))
print(chars_sort_lambda)  # 输出：['is', 'is', 'age', 'name', 'test', 'Sorted', 'string']

【示例8】使用自定义的方法进行排序。在使用 sorted() 函数进行排序的过程中，key 参数除了可以使用内置的函数和匿名函数外，也可使用自定义的方法。如下所示：

def my_sorted_method(word):
    number, letter, other = [], [], []
    for i in word:
        if i.isdigit():  # 判断是否为数字
            number.append(i)
        elif i.isalpha():  # 判断是否为字母
            letter.append(i)
        else:
            other.append(i)
    list_all = sorted(number + letter + other)  # 排序并合并
    return list_all


x = ['5', 'e', 'c', 'fe', (), '1', 'a']
x_my = sorted(x, key=my_sorted_method)
print(x_my)  # [(), '1', '5', 'a', 'c', 'e', 'fe']

【示例9】对类的实例对象进行排序。如果要排序的元素是自定义类，例如使用 Student 类中的 age 参数来排序。代码如下：

class Student(object):
    def __init__(self, name, grade, age):
        self.name = name
        self.grade = grade
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return repr((self.name, self.grade, self.age))


s_examples = [
    Student('coc', 'A', 15),
    Student('dod', 'B', 12),
    Student('god', 'A', 12),
    Student('cod', 'B', 10), ]
s_examples_sorted = sorted(s_examples, key=lambda t: t.age)  # 使用类的age属性进行排序
# [('cod', 'B', 10), ('dod', 'B', 12), ('god', 'A', 12), ('coc', 'A', 15)]
print(s_examples_sorted)

【示例10】使用多个条件排序。在根据类中的某个属性进行排序时，难免会出现相同的元素，此时可以再指定一条属性用于排序。代码如下：

class Student(object):
    def __init__(self, name, grade, age):
        self.name = name
        self.grade = grade
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return repr((self.name, self.grade, self.age))


s_examples = [
    Student('coc', 'A', 15),
    Student('dod', 'B', 12),
    Student('god', 'A', 12),
    Student('cod', 'B', 10), ]
s_examples_age_grade = sorted(s_examples, key=lambda t: (t.age, t.grade))  # 使用多个条件排序
print(s_examples_age_grade)

【示例11】自定义类的高效排序。对于自定义类，还有一种更高效的方法用于指定 key，引入 operator 模块下的 attrgetter 类，再将排序的元素传入其中。代码如下：

from operator import attrgetter


class Student:
    def __init__(self, name, grade, age):

        self.name = name
        self.grade = grade
        self.age = age

    def __repr__(self):

        return repr((self.name, self.grade, self.age))


s_examples = [
    Student('coc', 'A', 15),
    Student('dod', 'B', 12),
    Student('god', 'A', 12),
    Student('cod', 'B', 10), ]
s_examples_age_grade = sorted(s_examples, key=lambda t: (t.age, t.grade))  # 使用多个条件排序
print(s_examples_age_grade)

s_examples_agttr = sorted(s_examples, key=attrgetter('age', 'grade'))  # 使用多个条件排序
print(s_examples_agttr)

【示例12】对 10 名学生 Python 理论成绩进行排序。定义一个保存 10 名学生 Python 理论成绩的列表，然后应用 sorted() 函数对其进行排序，代码如下：

grade = [98, 99, 97, 100, 100, 96, 94, 89, 95, 100]  # 10名学生Python理论成绩列表
grade_as = sorted(grade)  # 进行升序排列
print('升序：', grade_as)
grade_des = sorted(grade, reverse=True)  # 进行降序排列
print('降序：', grade_des)
print('原序列：', grade)

程序运行结果如下：

列表对象的 sort() 方法 和 内置 sorted() 函数的作用基本相同，所不同的就是使用 sort() 方法时，会改变原列表的元素排列顺序，而使用 sorted() 函数时，会建立一个原列表的副本，该副本为排序后的列表。

在数据统计过程中，经常会用到中位数。首先了解一下什么是中位数。在数据排序后，位置在最中间的数值就是中位数。当数据样本数为奇数时，中位数就是最中间的数值，如 1、2、3、4、5 这 5 个数，中位数是中间的数字 3，当数据样本数为偶数时，中位数则是中间两个数的平均值，如 1、2、3、4、5、6 这 6 个数，中位数是 3.5。

【示例13】下面通过程序统计某单位员工年龄的中位数。抽取 10 名员工，年龄分别为 23、32、45、20、25、28、30、35、26、41。首先对这组数据进行排序，然后统计年龄的中位数，代码如下：

num = [23, 32, 45, 20, 25, 28, 30, 35, 26, 41]  # 一组年龄数据
data = sorted(num)  # 排序
n = len(data)  # 列表的长度（即数据的个数）
# 通过列表索引获取指定位置的年龄，然后统计年龄的中位数
media = (data[n // 2] + data[n // 2 - 1]) / 2
print("年龄的中位数是: ", media)

程序运行结果如下：

【示例14】将包括数字、字符、中文汉字的字符串列表按数值大小排序。如果一个列表中元素为字符串类型的浮点数、整数和带中文标识的数，如 -2、-1.1、-1、1、1.3、1层、2。现在需要将其按元素中的数值进行排序。排序后的结果为 -2、-1.1、-1、1、1层、1.3、2。这时可以通过使用 sorted() 函数，并且指定排序关键字实现。代码如下：

import re  # 导入正则表达式模块

list1 = ['-2', '-1.1', '-1', '1', '1.3', '1层', '2']
print('未排序：', list1)

list1 = sorted(list1, key=lambda x: (float(re.sub('[\u4e00-\u9fa5]', '', x))))
# 未排序： ['-2', '-1.1', '-1', '1', '1.3', '1层', '2']
print('已排序：', list1)
# 已排序： ['-2', '-1.1', '-1', '1', '1层', '1.3', '2']

在 Python 中，进行中文汉字排序时，默认按汉字的 Unicode 编码进行排序，这种排序结果和我们常见的按拼音顺序排序不一样。通过借助 第三方模块xpinyin 和自定义排序规则可以实现 按拼音顺序排序 中文。具体步骤如下：

(1) 安装第三方模块 xpinyin。在 CMD 命令行窗口中，输入以下安装命令：

(2) 导入 xpinyin 模块，代码如下：

from xpinyin import Pinyin  # 导入汉字转拼音模块

(3) 编写自定义函数，作为按中文汉字排序的规则。在该函数中，首先应用第三方模块 xpinyin 的 get_pinyin() 方法获取中文汉字的拼音，并且和对应的汉字放到一个元组中，再添加到列表中，然后对该列表排序，最后遍历排序后的列表，取出汉字保存到新列表中返回。具体代码如下：

from xpinyin import Pinyin  # 导入汉字转拼音模块


def my_sort(wordlist):  # 指定要排序的列表
    pin = Pinyin()  # 创建汉字转拼音对象
    temp = []  # 保存转换结果的空列表
    for item in wordlist:  # 遍历品牌名称列表
        # 将汉字的拼音和汉字放到一个元组中，再添加到列表中
        temp.append((pin.get_pinyin(item), item))
    temp.sort()  # 对列表进行排序
    result = []  # 保存排序后的列表
    for i in range(len(temp)):  # 遍历排序后的列表
        result.append(temp[i][1])  # 取出汉字保存到新列表中
    return result  # 返回排序后的列表

(4) 定义要排序的列表，并且应用 sorted() 函数按指定的规则进行排序，代码如下：

friend = ['天净沙秋思', '大鱼', 'aurora', '宁静致远', '丁灵儿', '恒则成']
print('排序前：', friend)
newfriend = sorted(friend, key=lambda i: my_sort(friend).index(i))
print('排序后：', newfriend)

程序运行结果如下：

八、zip() 函数——将可迭代对象打包成元组

zip() 函数用于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 zip 对象。语法格式如下：

zip(*iterables) --> zip object

参数说明：

1. iterables：可迭代对象，如列表、字典、元组、字符串等，zip() 函数允许多个可迭代对象作为参数。
2. 当 zip() 函数没有参数时，则返回空的迭代器。
3. 当 zip() 函数只有一个参数时，则从参数中依次取一个元素组成一个元组，再将依次组成的元组组合成一个新的迭代器。
4. 当 zip() 函数有两个参数时，分别从两个参数中依次各取出一个元素组成元组，再将依次组成的元组组合成一个新的迭代器。
5. 返回值：返回一个可迭代的 zip 对象，其内部元素为元组，可以使用 list() 函数 或 tuple() 函数将其转换为列表或元组。

【示例1】用 zip() 函数实现列表合并。下面使用 zip() 函数实现将两个列表进行合并。例如，将 name_list、age_list 两个列表合并，代码如下：

name_list = ["Amo", "Paul", "Jason", "Seven"]
age_list = [18, 19, 20, 21]
# 输出 ==> [('Amo', 18), ('Paul', 19), ('Jason', 20), ('Seven', 21)]
print(list(zip(name_list, age_list)))

【示例2】使用 zip() 函数建立字典。有两个列表 name_list 和 score_list，其中 name_list 中存储着学生姓名，score_list 存储着每个学生的考试成绩，如果要通过某个学生姓名来查找其考试成绩，则需要一个字典，zip() 函数可以很方便地建立字典，代码如下：

name_list = ["Amo", "Paul", "Jason", "Seven"]  # 定义列表name_list
score_list = [80, 96, 77, 88]  # 定义成绩
my_dict = dict(zip(name_list, score_list))  # 使用dict()函数将zip对象转换为字典
print(my_dict["Amo"])  # 输出 80

【示例3】zip() 函数妙用 1— 矩阵的旋转。矩阵是高等数学中的常见工具，也常用于统计分析和数学应用中。下面使用 zip() 函数实现一个 xyz 的矩阵的旋转，代码如下：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]

xyz = list(zip(x, y, z))
print(xyz)  # 输出 ==> [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

【示例4】函数妙用 2— 矩阵的行列转置。矩阵的转置是矩阵的一种运算，在矩阵的所有运算法则中占有重要地位。例如，把矩阵 A 的行和列互相交换所产生的的矩阵称为 A 的转置矩阵，这一过程称为矩阵的转置。下面实现将 xyz 矩阵进行转置，代码如下：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]

xyz = list(zip(x, y, z))
print(xyz)
for a, b, c in zip(x, y, z):
    print(f"{a},{b},{c}")

【示例5】zip() 函数妙用 3— 将 4×3 矩阵转置成 3×4 矩阵

data1 = ((0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11))
data2 = zip(*data1)
print(type(data2))  # <class 'zip'>
print(tuple(data2))  # 输出 ==> ((0, 3, 6, 9), (1, 4, 7, 10), (2, 5, 8, 11))

【示例6】通过序列的解压执行 zip() 函数的反操作。在某些情况下，我们需要执行相反的操作 — 解压序列。解压操作涉及将压缩后的元素恢复为其原始状态。可以添加 * 运算符到函数调用中。代码如下：

a = (1, 2, 3)
b = (10, 20, 30)
L = list(zip(a, b))
print(f"obj = {L}")
c, d = list(zip(*L))  # 使用*解压序列
print(f"c = {c} \nd = {d}")
if a == c and b == d:
    print("两次 zip() 等于啥都没干......")

【示例7】输出字典中值最大所对应的键。在一个字典当中，求值最大所对应的键时，zip() 函数就派上了大用场。代码如下：

data = {"张三": 100, "李四": 20, "王五": 500, "赵六": 12}
obj = zip(data.values(), data.keys())
# 输出:分数最高的学生姓名为: 王五
print(f"分数最高的学生姓名为: {max(obj)[1]}")

九、reduce() 函数

reduce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积计算，其效果就是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

【示例】演示reduce函数的用法。

from functools import reduce

# 例子: 对一个序列求和 注意reduce不是python内置的 在functools模块中
print(reduce(lambda a, b: a + b, [1, 3, 5, 7, 9]))  # 这里的话其实可以直接使用sum() 25
# 但是如果想把[1, 3, 5, 7, 9]变成13579 高阶函数reduce就可以派上用场了
print(reduce(lambda a, b: a * 10 + b, [1, 3, 5, 7, 9]))  # 13579


# 第一次:1*10+3 -->13
# 第二次:13*10+5 -->135
# 第三次:135*10+7 -->1357
# 第四次:1357*10+9 -->13579

# Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积:
def prod(num_list2):
    return reduce(lambda x, y: x * y, num_list2)


print(prod([3, 5, 7, 9]))  # 945