「」这些让人相见恨晚的高效代码小技巧你听过吗？( 二 )

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开始解码。
Product函数接受两个列表，并反馈两个列表的乘积。列表1和列表2是充当map函数序列的两个列表。 map()集product函数和序列于一身→列表1和列表2 ，以及反馈两个列表的乘积作为结果。

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图源：unsplash

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Map + Lambda组合
可以使用lambda表达式修改上述代码，以替换product函数：
list1 = (1, 2, 3, 4) list2 = (10,20,30,40) result = map(lambda x,y: x * y, list1,list2) print(list(result))
Lambda表达式有助于降低单独编写函数的成本。

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启动、停止和设置
Slice(start:stop[:step])是通常包含部分序列的对象。
· 如果只提供停止，则从索引0开始生成部分序列直到停止。
· 如果只提供开始，则在索引开始之后生成部分序列直到最后一个元素。
· 如果同时提供开始和停止，则在索引开始之后生成部分序列直到停止。
· 如果起始、停止和步骤三者同时提供，则在索引开始之后生成部分序列直到停止，并增加索引步骤。
x = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ] x[ 1: 6: 2]

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上面的代码中， 1是开始索引， 6是停止索引， 2是步骤索引。这意味着从指数1开始到指数6停止，步长为2 。
还可以使用[::-1]操作翻转列表：
x[::-1]

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没错，通过开始、停止和步骤操作，很容易就可以将整个列表进行逆转。

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组合Zip和Enumerate
zip和enumerate函数常用于for循环，两个一起用就更精彩了。它不仅可以在单个循环中迭代多个值，而且可以同时获得索引。
NAME = ['Sid','John','David'] BIRD = ['Eagle','Sparrow','Vulture'] CITY =['Mumbai','US','London']for i,(name,bird,city) inenumerate(zip(NAME,BIRD,CITY)): print(i,' represents ',name,' ,',bird,' and ',city)

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Zip函数可以将所有列表合并为一个，以便同时访问每个列表，而Enumerate函数协助获得索引以及附加到该索引的元素。

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随机抽样
有时会遇到非常大的数据集，因而决定处理数据的随机子集。 pandas数据框的sample函数可以实现更多的功能。不妨看看在上面已经创建过的歌星数据模型。
df.sample(n=10)
这有助于获取数据集里随机的10行。
df.sample(frac=0.5).reset_index(drop=True)
分解上面的代码， frac参数取值在0到1之间，包括1 。它占用分配给它的数据流的一部分。在上面的代码片段中指定了0.5 ，因此它将返回size→0.5*的随机子集