高阶函数有map()、filter()、reduce()、lambda函数、partial()等。详细介绍：1、map()：这个内置函数接受一个函数和一个或多个可迭代对象作为输入，然后返回一个将输入函数应用于可迭代对象的每个元素的迭代器；2、filter()：这个内置函数接受一个函数和一个可迭代对象作为输入，然后返回一个迭代器，该迭代器产生那些使得输入函数返回True的元素等等
高阶函数在Python中通常指的是接受一个或多个函数作为输入（参数）或返回一个函数作为输出的函数。这种概念常常出现在函数式编程中。
以下是一些Python中的高阶函数示例：
map()：这个内置函数接受一个函数和一个或多个可迭代对象作为输入，然后返回一个将输入函数应用于可迭代对象的每个元素的迭代器。
def square(n): return n * n numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = map(square, numbers) print(list(squared)) # Output: [1, 4, 9, 16, 25]
filter()：这个内置函数接受一个函数和一个可迭代对象作为输入，然后返回一个迭代器，该迭代器产生那些使得输入函数返回True的元素。
def is_even(n): return n % 2 == 0 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] even_numbers = filter(is_even, numbers) print(list(even_numbers)) # Output: [2, 4]
reduce()：这个内置函数接受一个函数和一个可迭代对象作为输入，然后使用该函数将可迭代对象中的元素两两结合，直到只剩下一个元素。
from functools import reduce def add(x, y): return x + y numbers = [1, 2, 3, 4, 5] sum_of_numbers = reduce(add, numbers) print(sum_of_numbers) # Output: 15
lambda函数：lambda函数是一种创建匿名函数的方式，非常适合于短小的函数定义。
squared = list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])) print(squared) # Output: [1, 4, 9, 16, 25]
partial()：这个函数从functools模块中，用于部分应用函数参数。
from functools import partial def add(x, y): return x + y add_five = partial(add, 5) # Create a function that adds 5 to its argument. print(add_five(3)) # Output: 8
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