python机器学习常用语法

1. python内建函数map(),reduce(),filter()

内建函数可以直接通过help()在控制台查询，比如help(map)。模块下的函数，比如math模块下的sin()函数，要在控制台查询，需要import math,help(math.sin)。

(1) map()

map()函数接收两个参数，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个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，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()实现如下：

>>> def f(x):...     return x * x...>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> list(r)[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map函数主要作用于要对一个list做同样的操作，返回一个操作后的序列。比如从文件中读取一行数据，并转化成float()类型如下：

f = file(path)
     x = []
     y = []
     for i, d in enumerate(f):  #i代表编号，d代表第i行的值
         if i == 0:
             continue
         d = d.strip()
         if not d:
             continue
         d = map(float, d.split(','))
         x.append(d[1:-1])
         y.append(d[-1])

(2) reduce()

再看reduce的用法。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)

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> from functools import reduce>>> def add(x, y):...     return x + y...>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])25

当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

(3)filter()

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()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。

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 == 1list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

(4)sorted()

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]

要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']