Function 'map()' adalah salah satu dari beberapa built-in function dalam bahasa pemrograman Python. Fungsi ini digunakan untuk mengaplikasikan fungsi tertentu pada setiap elemen dalam iterable (seperti daftar, tupel, atau string) dan mengembalikan iterator yang berisi hasil-hasilnya. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan apa itu function 'map()' dan bagaimana cara menggunakannya untuk menyelesaikan masalah dalam Python.
map()'Function 'map()' digunakan untuk mengaplikasikan suatu fungsi ke setiap elemen dalam sebuah iterable, seperti daftar atau tupel. Ia akan mengembalikan iterator yang berisi hasil-hasil dari penggunaan fungsi pada setiap elemen dalam iterable tersebut.
Fungsi 'map()' memiliki dua parameter: fungsi yang akan diterapkan pada setiap elemen dan iterable yang akan diubah.
map()' dalam PythonUntuk menggunakan function 'map()', Anda perlu mendefinisikan fungsi yang akan diterapkan pada setiap elemen iterable, dan kemudian menerapkan 'map()' pada iterable tersebut.
Berikut adalah contoh penggunaan 'map()':
# Membuat fungsi yang akan diterapkan pada setiap elemen
def kuadrat(x):
return x**2
# Membuat daftar angka
angka = [1, 2, 3, 4, 5]
# Menggunakan map() untuk mengkuadratkan setiap elemen dalam daftar
hasil_kuadrat = map(kuadrat, angka)
# Mengkonversi hasil map() menjadi daftar
hasil_kuadrat_list = list(hasil_kuadrat)
print(hasil_kuadrat_list)
Output:
[1, 4, 9, 16, 25]
Dalam contoh di atas, kita telah membuat fungsi 'kuadrat', yang akan diterapkan pada setiap elemen dalam daftar 'angka'. Kemudian, kita menggunakan 'map()' untuk mengaplikasikan fungsi 'kuadrat' ke setiap elemen dalam daftar, dan hasilnya dikonversi menjadi daftar dengan bantuan 'list()'.
map()Selain mendefinisikan fungsi, Anda juga dapat menggunakan lambda function untuk membuat fungsi yang lebih sederhana dalam satu baris:
angka = [1, 2, 3, 4, 5]
# Menggunakan map() dengan lambda function untuk mengkuadratkan setiap elemen dalam daftar
hasil_kuadrat = map(lambda x: x**2, angka)
# Mengkonversi hasil map() menjadi daftar
hasil_kuadrat_list = list(hasil_kuadrat)
print(hasil_kuadrat_list)
Hasilnya akan sama seperti contoh sebelumnya.
map()''map()' sangat berguna ketika Anda perlu menerapkan suatu operasi pada setiap elemen dalam iterable. Misalnya, jika Anda memiliki daftar angka dan ingin menghitung kuadrat dari masing-masingnya, Anda dapat menggunakan 'map()' untuk melakukan ini dengan mudah tanpa perlu mengulanginya secara manual.
angka = [1, 2, 3, 4, 5]
# Menggunakan map() untuk menghitung kuadrat dari setiap angka
hasil_kuadrat = map(lambda x: x**2, angka)
# Mengkonversi hasil map() menjadi daftar
hasil_kuadrat_list = list(hasil_kuadrat)
print(hasil_kuadrat_list)
Output:
[1, 4, 9, 16, 25]
Dengan 'map()', Anda dapat menyelesaikan tugas-tugas seperti ini dengan lebih efisien dan mudah dipahami.
Function 'map()' adalah alat yang berguna dalam Python untuk mengaplikasikan fungsi ke setiap elemen dalam sebuah iterable. Ini membantu Anda menjalankan operasi pada elemen-elemen iterable dengan lebih efisien dan membuat kode Anda lebih bersih. Dengan pemahaman tentang konsep ini, Anda dapat dengan mudah menggunakannya untuk menyelesaikan berbagai macam masalah dalam pemrograman Python.
Artikel Lainnya Dengan Kategori Terkait :
1. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #01 |Apa itu Algoritma
2. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #02 |Representasi dan Perencanaan Algoritma - Pseudocode
3. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #03 |contoh Pseudocode
4. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #04 |Apa itu Struktur Data
5. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #05 |Searching Algorithm Sequential vs Binary
6. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #07 |Binary Search - Definition
7. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #08 |Sequential Search - Definition
8. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #09 |Sequential Search - Python Implementation
9. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #10 |Sorting Algorithm
10. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #11 |Bubble Sort - Concept
11. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #12 |Bubble Sort - Python Implementation
12. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #13 |Selection Sort - Concept
13. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #14 |Selection Sort - Python Implementation
14. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #15 |Insertion Sort - Concept
15. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #16 |Insertion Sort - Python Implementation
16. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #17 |Merge Sort - Concept - 1
17. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #18 |Merge Sort - Concept 2
18. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #19 |Merge Sort - Python Implementation
19. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #20 |Quick Sort - Concept 1
20. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #21 |Quick Sort - Concept 2
21. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #22 |Quick Sort - Python Implementation
22. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #23 |Selection Sort - Concept
23. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #24 |Apa itu Stack
24. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #25 |Stack - Python Implementation
25. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #26 |Apa itu Queue
26. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #27 |Queue - Python Implementation
27. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #28 |Apa itu Hash Table
28. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #29 |Konsep Hashing
29. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #30 |Mendeklarasikan Hash Table sebagai classcar
30. Belajar Algoritma & Struktur Data Python #31 |Mengimplementasikan Hash Table
31. Belajar Python Lanjutan #01 |Function - Basic Structure
32. Belajar Python Lanjutan #02 |Function - Call a Function
33. Belajar Python Lanjutan #03 |Function - Arguments and Parameters
34. Belajar Python Lanjutan #04 |Function - Arbitrary Arguments
35. Belajar Python Lanjutan #05 |Default Parameters
36. Belajar Python Lanjutan #06 |Default Parameters in Multiple Parameters
37. Belajar Python Lanjutan #07 |Set - Difference Of Set
38. Belajar Python Lanjutan #08 |Function - Keyword Parameter
39. Belajar Python Lanjutan #09 |Function - Return Statement
40. Belajar Python Lanjutan #10 |Recursive Function
41. Belajar Python Lanjutan #11 |Lambda - Expression and Syntax
42. Belajar Python Lanjutan #12 |Lambda - Filter
43. Belajar Python Lanjutan #13 |Lambda - Map
44. Belajar Python Lanjutan #14 |Lambda - Reduce
45. Belajar Python Lanjutan #15 |Nested Function Concept
46. Belajar Python Lanjutan #16 |Default Parameters in Multiple Parameters
47. Belajar Python Lanjutan #17 |Non-local Variable - Local Variable vs Global Variable
48. Belajar Python Lanjutan #18 |Closure - Concept
49. Belajar Python Lanjutan #19 |Class - Definition and Concept of Object
50. Belajar Python Lanjutan #20 |Class - Instances vs Class
51. Belajar Python Lanjutan #21 |Class - Declaring and Self Parameters
52. Belajar Python Lanjutan #22 |Class - Constructor init Method
53. Belajar Python Lanjutan #23 |Instance Variables
54. Belajar Python Lanjutan #24 |Class Variables
55. Belajar Python Lanjutan #25 |Class - Inheritence
56. Belajar Python Lanjutan #26 |Default Parameters in Multiple Parameters
57. Belajar Python Lanjutan #27 |Class - Polymorphism
58. Belajar Python Lanjutan #28 |Class - Encapsulation
59. Belajar Python Lanjutan #29 |Class - Abstraction
60. Belajar Python Lanjutan #30 |Apa itu Concurrency dan Parallelism
61. Belajar Python Lanjutan #31 |threading
62. Belajar Python Lanjutan #32 |library threading
63. Belajar Python Lanjutan #33 |Multiprocessing
64. Belajar Python Lanjutan #34 |Implementasi library multiprocessing
65. Belajar Python Lanjutan #35 |Kemiripan multiprocessing dengan threading
Mahardika Oktadiansyah - 17 April 2025
Belajar CSS Lanjutan #122 | Responsive Web Design - Images
Mahardika Oktadiansyah - 17 April 2025
Belajar CSS Lanjutan #121 | Responsive Web Design - Media Queries
Mahardika Oktadiansyah - 17 April 2025
Belajar CSS Lanjutan #120 | Responsive Web Design - Building a Grid View