全面了解 Python 的 map() 函數

Python 中的 `map()` 函數是一個非常有用的工具，它可以讓你對一個可迭代的物件（如列表、字典、元組等）中的每個元素執行一個函數，並將結果收集起來，形成一個新的可迭代物件。這使得在處理資料時更為方便和高效。

## 基本語法

`map()` 函數的基本語法如下：

“`python
map(function, iterable, …)
“`

– `function` 是要執行的函數。
– `iterable` 是要被執行函數的可迭代物件，可以有多個可迭代物件，但必須注意所有可迭代物件的元素數量必須一致，否則會出現錯誤。

## 實作範例

### 例子1：計算平方

假設我們有一個列表，裡面有一些數字，我們想要對每個數字求平方，可以使用 `map()` 函數來完成：

“`python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

def square(x):
return x * x

squares = list(map(square, numbers))

print(squares)
“`

執行結果：

“`python
[1, 4, 9, 16, 25] “`

### 例子2：兩個列表的加法運算

`map()` 函數還可以接受多個可迭代物件，例如，我們可以對兩個列表中的元素做加法運算：

“`python
numbers1 = [1, 2, 3, 4, 5] numbers2 = [6, 7, 8, 9, 10]

def add(x, y):
return x + y

sums = list(map(add, numbers1, numbers2))

print(sums)
“`

執行結果：

“`python
[7, 9, 11, 13, 15] “`

## 錯誤排除

在使用 `map()` 函數時，常見的錯誤包括：

1. **可迭代物件長度不一致**：如果提供多個可迭代物件，請確保它們的長度相同，否則會引發 `ValueError`。

2. **函數未正確定義**：確保傳入的函數能夠正確處理傳入的參數數量。

## 延伸應用

– 使用 `map()` 函數可以大大提高資料處理的效率，特別是面對大型數據集時。
– 結合 `filter()` 函數，可以進一步篩選出符合條件的元素。

## 結語

總結來說，Python 中的 `map()` 函數可以讓你對一個可迭代物件中的每個元素執行一個函數，並將結果收集起來，形成一個新的可迭代物件。這不僅提高了程式的效率，也使得代碼更加簡潔易讀。

如需進一步了解 Python 的其他功能，請參考 [這裡的教學資源](https://vocus.cc)！

## Q&A（常見問題解答）

### 1. `map()` 函數是否會改變原始的可迭代物件？

不會，`map()` 函數會返回一個新的可迭代物件，而不會改變原始的可迭代物件。

### 2. 使用 `map()` 函數時可以用 lambda 函數嗎？

是的，您可以直接使用 lambda 函數來定義 `function`，這樣可以使代碼更簡潔。例如：

“`python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squares = list(map(lambda x: x * x, numbers))
“`

### 3. `map()` 函數的性能如何？

在處理大型數據時，`map()` 函數的性能通常比使用循環來處理資料要高效，因為它是基於 C 語言實現的內部函數。

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