有时我解决类似的情况(比如使用熊猫。应用方法)使用闭包

为了使用它们，定义一个函数，动态定义并返回函数的包装器，有效地使其中一个参数成为常量。

就像这样:

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

def add_constant(y):
    def f(x):
        return add(x, y)
    return f

然后，add_constant(y)返回一个函数，可用于将y添加到任何给定值:

>>> add_constant(2)(3)
5

这允许你在每次给出一个参数的任何情况下使用它:

>>> map(add_constant(2), [1,2,3])
[3, 4, 5]

edit

如果你不想在其他地方写闭包函数，你总是可以使用lambda函数动态地构建它:

>>> map(lambda x: add(x, 2), [1, 2, 3])
[3, 4, 5]

将多个参数传递给映射函数。

def q(x,y):
    return x*y

print map (q,range(0,10),range(10,20))

这里q是map()调用的带有多个参数的函数。 确保，两个范围的长度，即。

len (range(a,a')) and len (range(b,b')) are equal.

文档明确建议这是itertools.repeat的主要用途:

创建一个反复返回object的迭代器。除非指定了times参数，否则无限期地运行。用作map()的参数，用于指定被调用函数的不变形参。也与zip()一起用于创建元组记录的不变部分。

并且没有理由将len([1,2,3])作为times参数;Map在第一个迭代对象被消耗后立即停止，所以无限迭代对象是完全没问题的:

>>> from operator import add
>>> from itertools import repeat
>>> list(map(add, [1,2,3], repeat(4)))
[5, 6, 7]

事实上，这相当于文档中repeat的例子:

>>> list(map(pow, range(10), repeat(2)))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

这是一个很好的惰性函数语言解决方案，在python迭代器术语中也是完全可读的。

如果你真的需要使用map函数(就像我的课堂作业…)，你可以使用一个包装器函数只有一个参数，其余的传递给原始的一个在它的主体;例如:

extraArguments = value
def myFunc(arg):
    # call the target function
    return Func(arg, extraArguments)


map(myFunc, itterable)

又脏又丑，还是有用的

如果您有它可用，我会考虑使用numpy。对于这些类型的操作，它非常快:

>>> import numpy
>>> numpy.array([1,2,3]) + 2
array([3, 4, 5])

这是假设您的实际应用程序正在执行数学操作(可以向量化)。

有时我解决类似的情况(比如使用熊猫。应用方法)使用闭包

为了使用它们，定义一个函数，动态定义并返回函数的包装器，有效地使其中一个参数成为常量。

就像这样:

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

def add_constant(y):
    def f(x):
        return add(x, y)
    return f

然后，add_constant(y)返回一个函数，可用于将y添加到任何给定值:

>>> add_constant(2)(3)
5

这允许你在每次给出一个参数的任何情况下使用它:

>>> map(add_constant(2), [1,2,3])
[3, 4, 5]

edit

如果你不想在其他地方写闭包函数，你总是可以使用lambda函数动态地构建它:

>>> map(lambda x: add(x, 2), [1, 2, 3])
[3, 4, 5]