Python, bir tuple listesinde nasıl azaltılabilir?

Question

Bu işlevselliği elde etmek için map ve sum kullanabiliyorum, ancak reduce nasıl kullanılır?

2 liste var: a, b, aynı sayıda değer var. Ben

a[0]*b[0]+a[1]*b[1]+...+a[n]*b[n] 

map kullanarak yazdım çalışma versiyonunu hesaplamak için

value = sum(map(lambda (x,y): x*y, zip(a, b))) 

nasıl ardından reduce kullanmaktır istiyor? Yazdığım:

value = reduce(lambda (x,y): x[0]*y[0] + x[1]*y[1], zip(a, b))) 

hatasını "TypeError: 'float' object is unsubscriptable" var.

Bu konuda biraz ışık tutabilir mi? (Ben lambda gerek olduğunu sanmıyorum)

value = reduce(lambda sum, (x, y): sum + x*y, zip(a, b), 0) 

Answer 1

lambda işlevinin ilk argümanı şu ana kadar toplamıdır ve ikinci argüman elemanlarının sonraki çiftinin ...

sum(x*y for x, y in zip(a, b)) 

Bu da biraz daha açık gibi görünüyor. AB'yi sıkıştırın, bunları çoğaltın ve şartları özetleyin. reduce ve map kullanılarak

Answer 2

ben bu şekilde yapardı:

Answer 3

bir çözüm, yanlış haritayı yaşadığınızda azaltmak ile

from operator import add,mul 

a = [1,2,3] 
b = [4,5,6] 

print reduce(add,map(mul,a,b)) 

Answer 4

zorluklar.

en ifadesini alalım: value = sum(map(lambda (x,y): x*y, zip(a, b)))

Harita dönüşümdür. Tuplları basit düz değerlerine dönüştürmek için buna ihtiyacımız var. Eğer sumreduce aracılığıyla ifade etmek istiyorum, sonra

map(lambda x: x[0]*x[1], zip(a,b)) 

Ve - gibi görünecektir:: sizin durumda benzeyecek

a = [1,2,3] 
b = [4,5,6] 
l = zip(a,b) 
m = map(lambda x: x[0]*x[1], l) 
r = reduce(lambda x,y: x + y, m) 

: Yani, burada example olduğunu

reduce(lambda x,y: x + y, map) 

Answer 5

Bir iç ürün istediğiniz gibi görünüyor. bir iç ürün kullanın.Vektörler için https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.inner.html

np.inner(a, b) = sum(a[:]*b[:]) 

Olağan iç ürün:

a = np.array([1,2,3]) 
b = np.array([0,1,0]) 
np.inner(a, b) 

çıkışı: 2

Çok boyutlu bir örnek:

a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) 
b = np.arange(4) 
np.inner(a, b) 

çıkışı: dizisi ([[14, 38, 62], [86, 110, 134]])