지도 함수 이해하기

파이썬 2 문서는 다음과 같이 말합니다:

Built-in Functions: map(function, iterable, ...)

반복 가능한 모든 항목에 함수를 적용하고 결과의 목록을 반환합니다. 추가 반복 가능한 인수가 전달되면 함수는 해당하는 수의 인수를 가져야하며 모든 반복 가능한 항목에서 항목에 적용됩니다.

하나의 이터러블이 다른 것보다 짧으면 None 항목으로 확장된 것으로 간주됩니다.

함수가 None 인 경우 동일 함수가 가정됩니다. 만약 여러 인수가 있는 경우, None는 모든 이터러블에서 해당 항목들을 포함한 튜플의 리스트를 반환합니다(전치 연산의 한 종류).

반복 가능한 인자는 시퀀스 또는 어떤 반복 가능한 객체가 될 수 있으며, 결과는 항상 리스트입니다.

이것이 카르테시안 곱을 만들 때 어떤 역할을 하나요?

content = map(tuple, array)

거기에 tuple을 어디에 놓느냐에 따라 어떤 영향이 있을까요? 또한 map 함수 없이 출력하면 abc이고, map 함수가 있는 경우 a, b, c입니다.

저는 이 함수를 완전히 이해하고 싶습니다. 참조 정의도 이해하기 쉽지 않습니다. 너무 많은 화려한 말빨이 있어요.

답변 1

map은 특히 pythonic하지 않습니다. 대신 리스트 컴프리헨션을 사용하는 것을 권장합니다.

map(f, iterable)

기본적으로 동일합니다:

[f(x) for x in iterable]

map는 자체로 카르테시안 곱을 수행할 수 없습니다. 왜냐하면 출력 리스트의 길이는 항상 입력 리스트와 같기 때문입니다. 하지만 간단한 리스트 내장 구문을 사용하여 카르테시안 곱을 수행할 수 있습니다.

[(a, b) for a in iterable_a for b in iterable_b]

문법이 조금 헷갈릴 수 있습니다. 이것은 기본적으로 ~와 같습니다.

result = []

for a in iterable_a:

for b in iterable_b:

result.append((a, b))

답변 2

맵 함수 이해하기

맵 함수는 함수형 프로그래밍에서 자주 사용되며, 함수에 대한 입력 데이터를 순회하며 해당 함수를 적용한 후 출력 데이터를 반환하는 데 사용됩니다. 이러한 기능은 데이터 변환 프로세스에서 매우 유용하며 대량의 데이터를 처리하는 데에도 효과적이라고 할 수 있습니다.

맵 함수를 사용하면 데이터 변환 작업을 빠르고 간편하게 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 데이터를 가져와 각각의 숫자에 대한 제곱 값을 계산할 수 있습니다. 맵 함수는 입력 데이터를 순회하여 각 구성 요소를 계산하고 출력 데이터를 생성합니다. 이렇게 반환된 출력 데이터는 이후 다른 작업에서 사용할 수 있습니다.

맵 함수는 많은 프로그래밍 언어에서 지원되며, 이러한 함수는 고차원 함수에도 사용됩니다. 고차원 함수란 다른 함수를 인수로 취하는 함수를 의미합니다. 이러한 함수는 맵 함수와 같은 다른 함수를 인수로 취할 수 있기 때문에 매우 유용하게 사용됩니다.

맵 함수는 데이터 변환 및 데이터 처리에서 매우 강력한 도구입니다. 이러한 함수를 잘 이해하고 사용한다면 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있으며, 프로그래머들은 프로그래밍 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

결론적으로, 맵 함수는 함수형 프로그래밍에서 자주 사용되는 함수 중 하나입니다. 이 함수는 매우 유용하며 데이터 변환 및 데이터 처리에 대한 빠르고 간편한 솔루션을 제공합니다. 프로그래머들은 이러한 함수를 잘 이해하고 사용하여 프로그래밍 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.