Map, filter, reduce In python Hindi
पाइथन प्रोग्रामिंग में मैप, फ़िल्टर, और रिड्यूस में तीनो पॉवरफुल बिल्ट-इन फ़ंक्शन हैं. इन तीनो फंक्शन का पाइथन में उपयोग आमतौर पर फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग स्टाइल्स में रेपीटिशन (जैसे लिस्ट्स या टपल) ऑपरेशन अप्लाई करने के लिए किया जाता है। ये फंक्शन पाइथन प्रोग्रामर को सीक्वेंस में लिस्ट एलिमेंट में फ़ंक्शन अप्लाई करने, किसी प्रोग्राम कंडीशन के आधार पर लिस्ट्स या टपल एलिमेंट्स को कस्टम फ़िल्टर करने और और लिस्ट्स या टपल एलिमेंट को सिंगल वैल्यू में कलेक्ट करने की परमिशन प्रदान करते हैं।
Python map function.
पाइथन प्रोग्राम में मैप फ़ंक्शन किसी दिए गए यूजर फ़ंक्शन को रेपीटिशन (जैसे लिस्ट एलिमेंट में ) के प्रत्येक आइटम/एलिमेंट पर अप्लाई किया जाता है, और यह प्रोग्राम में एक रैपीटशन वैल्यू को रिटर्न/डिस्प्ले करता है।
Python map function syntax.
map(function, iterator)
Map function – मैप एक बिल्ट-इन पाइथन फ़ंक्शन है. जो रेपीटीशन के हर लिस्ट एलिमेंट पर ऑपरेशन अप्लाई करते है।
Iterator – यह पर्टिकुलर डाटा टाइप पर एक रेपीटीशन (जैसे, लिस्ट या टपल) डाटा टाइप पर एलिमेंट फ़ंक्शन को पास करता है।
Python example: map function to square integers in a list.
# let use map function to squareroot every number
integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ,8]
squart_integer = list(map(lambda p: p ** 2, integer))
print(“\n the map sqrt is -“, squart_integer) # the result is – [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
In the above example.
lambda p: p ** 2 एक एनोनिमस लैम्ब्डा फ़ंक्शन (lambda फ़ंक्शन) को डिफाइन किया गया है. जो अपने प्रोग्राम इनपुट p के सभी इन्टिजर का स्क्वायररुट को डिस्प्ले करता है.
map(lambda p: p ** 2, integer) इस लैम्ब्डा फ़ंक्शन को इन्टिजर की लिस्ट में हर एलिमेंट पर अप्लाई किया जाता है, इसके रिजल्ट में [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] आउटपुट प्राप्त होता है.
Python filter function.
पाइथन प्रोग्रामिंग में बिल्ट-इन फ़िल्टर फ़ंक्शन एक रेपीटीशन लिस्ट या टपल के एलिमेंट से एक रेपीटीशन ऑब्जेक्ट को क्रिएट करता है. इसमें फंक्शन प्रोसेस वैल्यू में फ़ंक्शन True रिजल्ट डिस्प्ले करता है.
Python filter function syntax.
filter(function, iterable)
Filter function – फ़िल्टर एक पाइथन फ़ंक्शन है, जो प्रोग्राम एक्सेक्यूशन में रिजल्ट True या False वैल्यू के रूप में प्रीव्यू करता है.
Function iterable – यह एक फ़िल्टर एलिमेंट पुनरावर्तनीय (जैसे, लिस्ट, या टपल) जिसके स्टोर एलिमेंट को मैन्युअल फ़िल्टर किया जायेगा।
Python filter function example: Filter and display odd numbers in a list.
integer = [2, 3, 6, 7, 11, 12, 15, 17, 18, 19, 20]
# let tray filter function to findout odd numbers
odd_integer = list(filter(lambda p: p % 2 == 1, integer))
print(“\n the odd integer is -“,odd_integer) # the result is – [3, 7, 11, 15, 17, 19]
In the above program example.
lambda p: p % 2 == 1 एक एनोनिमस लैम्ब्डा फ़ंक्शन (lambda फ़ंक्शन) को डिफाइन किया गया है, जो p वेरिएबल के विषम होने पर True वैल्यू डिस्प्ले करता है।
filter(lambda p: p % 2 == 1, integer) यहाँ lambda फ़ंक्शन को integer लिस्ट में प्रत्येक लिस्ट एलिमेंट पर अप्लाई होता है, और केवल उन लिस्ट एलिमेंट को होल्ड करता है, जिनके लिए फ़ंक्शन True वैल्यू को डिस्प्ले करता है, जिसके रिजल्ट रूप में आपको ओड इन्टिजर [3, 7, 11, 15, 17, 19] रिजल्ट प्राप्त होता है।
Python reduce function.
पाइथन प्रोग्रामिंग में रिड्यूस फ़ंक्शन का उपयोग किसी लिस्ट में रेपीटशन सभी एलिमेंट्स पर फ़ंक्शन अप्लाई करने और उन्हें सिंगल क्युमुलेटिव वैल्यू तक reduce करने में होता है।
Remember – पायथन लैंग्वेज वर्शन 3 में, रिड्यूस फंक्टूल्स मॉड्यूल का बिल्ट-इन फंक्शन है, इसलिए आपको अपने किसी भी पाइथन प्रोग्राम में उपयोग से पहले इस फंक्शन को स्पष्ट रूप से पहले इम्पोर्ट करना होगा।
Python reduce function syntax.
from functools import reduce
reduce(function, iterator, initial)
reduce function – यह पाइथन में दो आर्गुमेंट का एक फ़ंक्शन है. जो रेपीटशन के आइटम पर क्युमुलेटिव रूप से अप्लाई किया जाता है, यह बाएं से दाएं मूव करता है, ताकि पुनरावृत्त को सिंगल वैल्यू तक reduce किया जा सके।
Function iterator – यह एक reduce फंक्शन पुनरावृत्त (जैसे, लिस्ट, या टपल) जिसके फंक्शन प्रोसेस में एलिमेंट reduce होंगे।
initial (optional) – यह एक स्टार्ट वैल्यू (डिफ़ॉल्ट None है), जिसका उपयोग reduce फ़ंक्शन के पहले कॉल के लिए पहले आर्गुमेंट के रूप में होगा।
Python reduce function example: Calculate the product of numbers in a list.
from functools import reduce
integer = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# let tray reduce function to multiply all numbers in sequence
multiply = reduce(lambda p, q: p * q, integer)
print(“\n the given list numbers product/multiply is -“,multiply) # the result is – 5040
In the above reduce program example.
यहाँ lambda p, q: p * q एक एनोनिमस फ़ंक्शन (lambda फ़ंक्शन) को डिफाइन करता है. जो दो इन्टिजर p और q के मल्टीप्लय को काउंट करता है.
reduce(lambda p, q: p * q, integer) इस lambda फ़ंक्शन को नंबर्स की लिस्ट के सभी एलिमेंट पर क्युमुलेटिव ऑपरेशन अप्लाई करता है, जिसके रिजल्ट के रूप में 5040 (1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7 ) आउटपुट डिस्प्ले होता है.
When to use the three functions in Python.
map function – पाइथन प्रोग्राम में map फंक्शन का उपयोग तब किया जाता है. जब पाइथन प्रोग्रामर को किसी लिस्ट एलिमेंट iterable में प्रत्येक आइटम पर मैप फ़ंक्शन ऑपरेशन को अप्लाई करना हो और लिस्ट एलिमेंट रिजल्ट प्रीव्यू करना हो.
filter function – पाइथन प्रोग्राम में फ़िल्टर फंक्शन का उपयोग तब किया जाता है. जब आप किसी प्रोग्राम कंडीशन के आधार पर iterable से पर्टिकुलर लिस्ट एलिमेंट को फ़िल्टर कर डिस्प्ले करना हो.
reduce function – reduce फंक्शन पाइथन में जब आप किसी लिस्ट के एलिमेंट पुनरावृत्तीय के एलिमेंट को एक ही वैल्यू में ऐड करना हो, तो reduce फंक्शन का उपयोग करें, खासकर जब लिस्ट एलिमेंट ऑपरेशन का आर्डर इम्पोर्टेन्ट हो, (जैसे क्युमुलेटिव प्रोडक्ट या क्युमुलेटिव ऐड कैलकुलेट करना हो)।
Python map, filter, reduce function explanation.
Program efficiency – पाइथन प्रोग्राम में मैप, फ़िल्टर और reduce फंक्शन का उपयोग करना। जैसे फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग क्रिएशन में अक्सर ट्रेडिशनल पाइथन लूप की बजाय अधिक डिटेल्ड एक्सप्रेशन हो सकते हैं, इससे पाइथन प्रोग्राम अधिक पठनीयता और आसान हो जाता है।
Program readability – जबकि पाइथन प्रोग्राम में कस्टम प्रोग्रामर लैम्ब्डा फ़ंक्शन प्रोग्राम कोड को अधिक कॉम्पैक्ट या छोटा कर सकते हैं, लैम्ब्डा फंक्शन प्रोग्राम कोड की क्लैरिटी और रिडेबलिटी बनाए रखने के लिए पाइथन प्रोग्रामर को इन्हे ध्यान से सही जगह पर पाइथन प्रोग्राम में उपयोग करना चाहिए।
