Курс Python → Применение функции к каждому элементу списка

Функция map() в Python позволяет применить определенную функцию к каждому элементу списка и получить новый список с результатами. Это удобно, когда необходимо выполнить однотипное преобразование для каждого элемента списка. Например, мы можем использовать функцию, которая возводит каждый элемент списка в квадрат, чтобы получить новый список.

Для использования функции map() необходимо передать два аргумента: саму функцию, которую мы хотим применить к каждому элементу списка, и сам список. В результате работы функции map() будет возвращен итерируемый объект, который можно преобразовать в список или другую структуру данных при необходимости.

def square(x):
    return x ** 2

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = list(map(square, numbers))
print(squared_numbers)  # Вывод: [1, 4, 9, 16, 25]

В данном примере мы создаем функцию square(), которая возводит число в квадрат. Затем мы создаем список numbers с числами от 1 до 5 и с помощью функции map() применяем функцию square() к каждому элементу списка. Результат сохраняем в переменной squared_numbers и выводим на экран.

Использование функции map() позволяет сделать код более компактным и удобным для чтения. Это особенно удобно, когда необходимо применить одну и ту же операцию к нескольким элементам списка. При этом можно легко изменить функцию, которая применяется с помощью map(), без изменения самого цикла обработки элементов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Форматирование вывода списков
  2. Нахождение разницы между списками в Python
  3. Передача аргументов в Python
  4. Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
  5. Mad Libs Generator
  6. Метод join() для объединения элементов строки
  7. Таймер обратного отсчета
  8. Инициализация переменных
  9. Избегайте использования goto
  10. Функции высшего порядка в Python
  11. Работа с модулем glob в Python
  12. Многострочные комментарии в Python
  13. Шаблоны Flask: условия и циклы
  14. Аргументы *args и **kwargs
  15. Python reversed() vs срез[::-1]
  16. Парсинг веб-страниц с Beautiful Soup
  17. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  18. Операция += для списков
  19. Работа с CSV в Python
  20. Капитализация строк
  21. Создание виртуальной среды
  22. Оформление кода по PEP 8
  23. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  24. Функции range() в Python
  25. Измерение времени выполнения кода
  26. Поиск частого элемента
  27. Сглаживание списка
  28. Присвоение и ссылки
  29. Цикл for в Python
  30. JSON-esque в Python
  31. Декораторы с @wraps
  32. Логирование в Python
  33. Распаковка с оператором *
  34. Определение локальных переменных в Python
  35. Удаление дубликатов в pandas
  36. Изменяемые и неизменяемые объекты
  37. Синтаксис переменных цикла в Python
  38. Курс Data Scientist в медицине
  39. Оператор «моржа» (Walrus Operator)
  40. Освобождение памяти в Python
  41. Просмотр внешних файлов в %pycat
  42. Расчет времени выполнения
  43. Сравнение объектов в Python
  44. Установка и использование pyshorteners
  45. Метод join() для объединения элементов
  46. Подчеркивание в REPL

Marketello читают маркетологи из крутых компаний