6. Reduce()

• Reduce é uma função que recebe 2 argumentos:
  • Uma função
  • Uma sequência
• reduce(Função,Sequência)
  • A função map aplica o parâmetro função em toda a sequência e retorna uma lista com o(s) resultado(s).
• Ao contrário da função map que apica a função a cada elemento da sequência e retorna uma outra sequência de elementos, a função reduce aplica a função, que foi passada como parâmetro, aos elementos da sequência até que reste apenas um elemento.

exemplo-reduce

Os conceitos que estão envolvidos na função map e reduce são os pilares fundamentais do processamento de big date que estão presentes em frameworks como hadoop e spark.

6.1. Importando a função reduce()

• Observe que para importar a função reduce() nós utilizamos o módulo functools

from functools import reduce

• Criando uma lista

lista = [47,11,42,13]

• Imprimindo a lista

print(lista)

[47, 11, 42, 13]

• Definindo a função a ser passada no reduce()

def soma(a,b):
    x = a + b
    return x

• Usando reduce() com uma função e uma lista.
• A função vai retornar a soma dos valores da lista.

reduce(soma, lista)

113

6.2. Função Image

• Importamos a função Image de IPython.display
• Então basta colocar o caminho da imagem.

from IPython.display import Image
Image('arquivos/reduce.png')

png

6.3. Utilizando a função lambda

• Criando uma lista

lst = [47, 11, 42, 65]

• Usando a função reduce() com lambda

reduce(lambda x,y: x+y, lst)

165

• Podemos atribuir a expressão lambda a uma variável

max_find2 = lambda a,b: a if (a > b) else b

type(max_find2)

function

• Reduzindo a lista até o valor máximo, através da função criada com a expressão lambda

reduce(max_find2, lst)

65

6.4. Conclusão

• A função reduce() permite transformar uma lista de elementos em um único elemento podendo este ser a soma, média, max, min e etc.