如何在元组列表上使用reduce函数？

Question

我有一个元组列表：

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

我想使用reduce函数来获得这个结果：

  (3, 12)

我尝试了：

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

但是我遇到了一个错误……我想将每个元组的第一个索引中的所有元素相加，然后再加上第二个元素。

- Kara

Answer 1

如果你希望 reduce 的输出是一个元组，则所有中间结果也应该是元组。

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：如果你希望在列表为空时得到 (0, 0)

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函数的最后一个参数可以使用默认初始化程序进行可选设置。通过使用该初始化程序，代码变为：

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

- thefourtheye

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如果我有一个空列表，并使用reduce函数，如何让它给我结果(0,0)？目前，它会给我一个“int对象不可索引”的错误提示。 - Kara

我将列表'a'设置为空列表，即a = []，然后我会返回您刚编写的reduce函数。但是，在那之后我会遇到一个错误。 - Kara

@Lalala，请现在检查我的答案。 - thefourtheye

reduce 接受可选的 initializer: reduce(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]), a, (0, 0))。 - falsetru

@falsetru 我编辑了我的答案并包含了那个。谢谢 :) - thefourtheye

Answer 2

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

更新

根据Raymond Hettinger的说法，zip-star技巧滥用堆栈来昂贵地计算转置。

这里有一个替代方案，不使用列表推导。

>>> 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]

- falsetru

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或者作为元组 tuple(map(sum, zip(*a)))。 - aIKid

虽然看起来很漂亮，但这并不是解决问题的好方法。它的可扩展性不好（zip-star技巧滥用堆栈来昂贵地计算转置，而这并不是解决问题所必需的）。 - Raymond Hettinger

@RaymondHettinger，感谢您的评论。我已经根据您的评论更新了答案。 - falsetru

Answer 3

你已经很接近了。只需修改代码以首先展开输入元组。添加新值后，将结果重新打包成元组:

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

- Raymond Hettinger

Answer 4

请尝试这个：

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

- Developer