9.25，图图更新啦

1.高阶函数是Python中非常强大和灵活的编程概念之一，它允许你将函数作为参数传递给其他函数，或者从其他函数中返回函数。这使得你可以更灵活地处理数据和执行各种操作。下面我将简要介绍几个常见的高阶函数以及它们的用法。

map（映射函数）: map函数用于将一个函数应用到可迭代对象（如列表）的每个元素上，并返回一个新的可迭代对象，其中包含了应用函数后的结果。这个新的可迭代对象可以是列表、元组或其他。

例如，将一个列表中的每个元素都平方并返回一个新列表：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))print(squared)

2.sorted（排序函数）: sorted函数用于对可迭代对象中的元素进行排序。它可以接受一个可选的key参数，用于指定排序规则，还可以接受reverse参数来控制升序或降序排序。

例如，对一个列表进行升序排序：

numbers = [5, 2, 8, 1, 3]sorted_numbers = sorted(numbers)print(sorted_numbers)

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3.zip（压缩函数）: zip函数用于将多个可迭代对象的对应元素逐一配对，返回一个元组的迭代器。

例如，将两个列表的元素一一配对：

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]scores = [85, 92, 78]zipped_data = zip(names, scores)for name, score in zipped_data:print(name, score)

filter（过滤函数）: filter函数用于根据指定的条件筛选可迭代对象中的元素，返回一个满足条件的元素迭代器。

例如，筛选出一个列表中的所有偶数：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))print(even_numbers)

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reduce（归约函数）: reduce函数在Python 3中已被移到functools模块中。它用于将一个二元函数依次应用于可迭代对象的元素，将它们归约为单个值。

例如，计算一个列表中所有元素的累积乘积：

from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)print(product)