python - 如何在元组列表上使用 reduce 函数？

Question

我有这个元组列表：

  a = [(1, 2), (1, 4), (1, 6)]

我想使用reduce函数来得到这个结果：

  (3, 12)

我试过：

  x = reduce(lambda x, y: x+y, a)

但是我得到一个错误...我想将每个元组的第一个索引中的所有元素相加，然后将第二个元素相加。

Answer 1

如果你希望 a 的输出reduce是一个元组，那么所有的中间结果也应该是一个元组。

a = [(1, 2), (1, 4), (1, 6)]
print reduce(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]), a)

输出

(3, 12)

编辑：如果您想(0, 0)在列表为空时获取

a = []
print reduce(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]), [(0, 0)] + a)

输出

(0, 0)

编辑 2： Reduce 接受默认初始化程序作为最后一个参数，这是可选的。通过使用它，代码变为

a = []
print reduce(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]), a, (0, 0))

Answer 2

>>> a = [(1, 2), (1, 4), (1, 6)]
>>> map(sum, zip(*a))
[3, 12]

更新

根据雷蒙德·海廷格的说法，

zip-star 技巧滥用堆栈来昂贵地计算转置。

这是不使用列表理解的替代方法。

>>> a = [(1, 2), (1, 4), (1, 6)]
>>> [sum(item[i] for item in a) for i in range(2)] # 2 == len(a[0])
[3, 12]
>>> a = []
>>> [sum(item[i] for item in a) for i in range(2)] # 2 == len(a[0])
[0, 0]

Answer 3

你很亲密。只需修改您的代码以首先解压缩输入元组。添加新值后，只需重新打包结果元组：

>>> a = [(1, 2), (1, 4), (1, 6)]
>>> reduce(lambda (sx, sy), (x, y): (sx+x, sy+y), a)
(3, 12)

Answer 4

试试这个：

>>> from numpy import asarray
>>> a = asarray([(1, 2), (1, 4), (1, 6)])
>>> reduce(lambda x,y:x+y, a)
array([ 3, 12])