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map
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개념
각 요소에 함수 적용 → 새로운 반복가능 객체(iterable) 반환 - 문법
map(function, iterable) - 예시
nums = [1, 2, 3, 4] result = map(lambda x: x * 2, nums) print(list(result)) # [2, 4, 6, 8]
filter
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개념
각 요소에 함수 적용 → True인 값만 추출 - 문법
filter(function, iterable) - 예시
nums = [1, 2, 3, 4] result = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums) print(list(result)) # [2, 4]
reduce
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개념
두 요소씩 함수 적용(누적) → 단일 값으로 축약
※functools모듈 필요 - 문법
from functools import reduce reduce(function, iterable[, initializer]) - 예시
from functools import reduce nums = [1, 2, 3, 4] result = reduce(lambda x, y: x + y, nums) print(result) # 10
한눈에 보는 비교표
| 함수 | 역할 | 반환값 | 함수 인자 수 | 사용 예시 |
|---|---|---|---|---|
| map | 함수 적용 | map 객체 (반복 가능) | 1개 | 각 요소를 제곱: map(f, arr) |
| filter | 조건 걸러내기 | filter 객체 (반복 가능) | 1개 | 짝수만: filter(f, arr) |
| reduce | 누적 연산 | 단일 값 | 2개 | 합계: reduce(f, arr) |
참고
map과filter결과는 반복자(iterator)- 결과를 리스트로 보려면
list()로 감싸기 reduce는functools에서 import 필요