Pythonでのreduceの使い方とは？基本的な使い方から辞書の値の計算方法を紹介
- システム
エンジニア - Pythonのreduceはどのような機能があるのですか。
- プロジェクト
マネージャー - リストの中身をすべて加算したり、減算したりできます。
Pythonでのreduceの使い方とは？
今回は、Pythonでのreduceの使い方について説明します。reduceを使えば、リストの中身を全て加算したり、減算したりできます。
ここでは、以下について紹介します。
・基本的な使い方
・listの結合
・和集合や積集合
・文字列の結合
・全要素の計算
・パスの連結
・辞書の値
Pythonでのreduceの使い方に興味のある方は、ぜひご覧ください。
基本的な使い方
Pythonでのreduceの基本的な使い方を紹介します。ソースコードに「from functools import reduce」を記述してください。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
from operator import add
from operator import sub
from operator import mul
# listの生成
list = range(1, 6)
# operatorを使った計算
# 全要素を加算
print(reduce(add, list)) # 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
# 全要素を減算
print(reduce(sub, list)) # 1 - 2 - 3 - 4 - 5 = -13
# 全要素を乗算
print(reduce(mul, list)) # 1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120
# operatorを使わない計算
# 全要素を加算
print(reduce(lambda x, y: x + y, list)) # 15
# 全要素を減算
print(reduce(lambda x, y: x - y, list)) # -13
# 全要素を乗算
print(reduce(lambda x, y: x * y, list)) # 120
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実行結果は以下のようになります。
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Pythonのreduceを使用すると、listの全要素を加算するなどの計算ができます。
listの結合
Pythonでは、reduceを使えば、listの結合ができます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
# listの生成
lists = [[4, 6, 33], [61, 2], [53, 67, 21, 8]]
# listの結合
print(reduce(lambda total, x: total + x, lists, [])) # [4, 6, 33, 61, 2, 53, 67, 21, 8]
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実行結果は以下のようになります。listが順番に結合されていることが分かります。
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[4, 6, 33, 61, 2, 53, 67, 21, 8]
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このようにPythonでは、reduceでlistの結合ができます。
和集合や積集合
Pythonでは、reduceを使えば、集合の和集合や積集合を求められます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
from operator import and_
from operator import or_
# 和集合
print(reduce(or_, ({1}, {1, 2}, {1, 2, 3}, {1, 2, 3, 4}))) # {1, 2, 3, 4}
# 積集合
print(reduce(and_, ({1}, {1, 2}, {1, 2, 3}, {1, 2, 3, 4}))) # {1}
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実行結果は以下のようになります。集合の和集合や積集合が表示されています。
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{1, 2, 3, 4}
{1}
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このようにPythonでは、reduceを使えば、集合の和集合や積集合を求められます。
文字列の結合
Pythonでは、reduceを使えばlistの文字列として結合できます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
# listの生成
i_list = [1, 2, 3, 4, 5]
s_list = ["aa", "bb", "cc", "dd", "ee"]
# 文字列結合
print(reduce(lambda x,y:x+str(y), i_list, "")) # 12345
print(reduce(lambda x,y:x+str(y)+" ", s_list, "")) # aa bb cc dd ee
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実行結果は以下のようになります。
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12345
aa bb cc dd ee
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このようにPythonでは、reduceを使えばlistの文字列として結合できます。
全要素の計算
Pythonでは、reduceを使えばlistのそれぞれの要素について計算ができます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
# listの生成
list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 全要素に100を加える
print(reduce(lambda calc,x:calc|{x + 100}, list, set())) # {101, 102, 103, 104, 105}
# 全要素を2乗する
print(reduce(lambda calc,x:calc|{x * x}, list, set())) # {16, 1, 4, 9, 25}
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実行結果は以下のようになります。
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{101, 102, 103, 104, 105}
{16, 1, 4, 9, 25}
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set()は集合を作成しますが、集合は順序の概念がありませんので、順序が変わることがあります。必要に応じて、ソートしてください。
最大公約数
Pythonでは、reduceを使えば最大公約数を求められます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
import math
# 最大公約数
print(reduce(math.gcd, (3, 9, 18))) # 3
print(reduce(math.gcd, (9, 18, 27))) # 9
list1 = [3, 9, 18]
list2 = [9, 18, 27]
print(reduce(math.gcd, list1)) # 3
print(reduce(math.gcd, list2)) # 9
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実行結果は以下のようになります。
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パスの連結
Pythonでは、reduceを使えばパスの文字列として連結できます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
import os
print(reduce(os.path.join, ["c:/","path","to","file.txt"])) # c:/path/to/file.txt
print(reduce(os.path.join, ["d:/","hoge","piyo","fuge.txt"])) # d:/hoge/piyo/fuge.txt
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実行結果は以下のようになります。
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c:/path/to/file.txt
d:/hoge/piyo/fuge.txt
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辞書の値
Pythonでは、reduceを使えば辞書の値をlistと同じように計算できます。
実際のソースコードを見てみましょう。
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from functools import reduce
from operator import add
from operator import sub
from operator import mul
# 辞書の生成
mydict = {"key1":1, "key2":2, "key3":3, "key4":4, "key5":5}
# 辞書の値をreduceで計算
print(reduce(add, mydict.values())) # 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
print(reduce(sub, mydict.values())) # 1 - 2 - 3 - 4 - 5 = -13
print(reduce(mul, mydict.values())) # 1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120
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実行結果は以下のようになります。
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-13
120
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- システム
エンジニア - Pythonでのreduceは辞書についても計算できるのですね。
- プロジェクト
マネージャー - そうですね。辞書に対してもreduceでlistと同じように計算できます。
まとめ
いかがでしたでしょうか。Pythonでのreduceの使い方について説明しました。reduceを使えば、リストの中身を全て加算したり、減算したりできます。
ぜひご自身でソースコードを書いて、理解を深めてください。
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