filter函数,filter函数map函数reduce函数均用于可迭代对象
filter函数的用法是什么？
filter函数的用法，下面进行举例说明：
例如一个公司，需要找出年销售额超过2000万的城市销售金额，这个利用简单的表达式已无法解决，根据FILTER来实现。
1、销售总额 = sum('销售明细'[销售额])
2、再建一个度量值[大于2000万的城市销售金额]= CALCULATE([销售总额]，FILTER(ALL('门店城市')，[销售总额]20000000))。
3、超过2000万销售额的城市的销售额总计等于451026000，但发现上面明细的两个数字之和并不等于总计，这正是PowerBI中数据模型的特点。
一、Filter新增加的功能包括：
1、新的国际化。
2、应用程序生命周期事件控制。
3、澄清了类的装载规则。
4、新的错误及安全属性。
5、不赞成使用HttpUtils 类。
6、各种有用的方法。
二、一个filter必须实现javax.servlet.Filter的三个方法：
1. void setFilterConfig(FilterConfig config) //设置filter 的配置对象。
2. FilterConfig getFilterConfig() //返回filter的配置对象。
3. void doFilter(ServletRequest req，ServletResponse res，FilterChain chain) //执行filter 的工作。
关于matlab filter这个函数到底怎么用？
filter是一维数字滤波器。
使用方法：
1、语法：filter函数是一维的数字滤波器，主要的应用语法如下所示
y=filter(b,a,X)
[y,zf] = filter(b,a,X)
[y,zf]=filter(b,a,X,zi)
y=filter(b,a,X,zi,dim)
[...]=filter(b,a,X,[],dim)
y=filter(b,a,X)
滤除向量X中的数据，其中b是分子系数向量，a是分母系数向量。如果a(1)不等于1的话，则就利用a标准化滤波器系数，可以利用多项式除法使分母变为1；如果 a 等于0，滤波器返回错误值。
2、算法实现
filter函数通过直接 II 型转置结构实现，可得下面的时域表达式：
y(n)=b(1)*x(n)+b(2)*x(n-1)+...+b(nb+1)*x(n-nb)-a(2)*y(n-1) - ... -a(na+1)*y(n-na)
其中 n-1是滤波器阶数，na 是后向反馈的滤波器阶数，nb 是前向反馈的滤波器阶数。
扩展资料
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。
主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多。
并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
参考资料来源：百度百科-zplane() Matlab函数
python中的filter函数怎么用
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。
例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
然后，利用filter()过滤掉偶数：
filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])
结果：
[1, 7, 9, 17]
利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
结果：
['test', 'str', 'END']
注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。
当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：
a = ' 123'
a.strip()
'123'
a = '\t\t123\r\n'
a.strip()
'123'
练习：
请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数，即结果应该是：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
方法：
import math
def is_sqr(x):
return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))
结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
DAX从入门到精通 3-4-1 了解filter函数
filter函数很简单：传入一个表格，然后返回一个和原来列相同的表格，但是只会保留符合条件的行。
filter的语法如下：
filter函数对table进行迭代，每行都会判断是否符合条件，然后返回布尔值。当条件为true的时候，filter返回该行，否则跳过。
注意：
从逻辑角度出发，filter函数对table表每行执行条件判断。但是DAX内部在执行判断的时候，会使用优化的处理方式，会使用对列去重的方式来减少判断的数量。判断的数据，实际上是等于filter函数处理表的粒度。这个粒度情况决定的了filter函数的性能，这个也是一个DAX优化的一个重要点。
例如，下面这个查询只选择brand = "Fabrikam"：
可以在filter函数内嵌套filter函数，因为可以使用一个表函数来作为filter的参数。filter首先执行的是最内部的filter，通常，嵌套两个过滤器会产生相同的结果和使用AND函数中包含的逻辑条件的组合相同。也就是，下面的语句会得到相同的结果：
但是，这两个公式在table表含有非常多行或者非常复杂的时候，性能会有很大的差距。例如下面这个查询，返回价格是成本三倍的fabrikm的产品。
这样的查询会把两个条件都添加到product表的所有行进行判断。因此，你可以更改下，如果你有两个条件，其中一个运行更快且更容易，你可以使用filter的嵌套形式，先处理这个过滤条件。例如。下面的查询，先过滤了price和cost，然后再过滤brand = ‘Fabrikam’，最终达成结果。
如果你调整一下顺序，那么执行的顺序也调整了。如下的先过滤了‘Fabrikam’，然后再过滤price和cost。
这点对于DAX表达式的优化非常有用。你可以选择先运行更高效的过滤条件。但是，在没有完全掌握上下文的时候，不要开始使用这种方法来优化语句。在第16章中，我们会深入的讨论这个优化。这个案例的作用只是让你意识到嵌套时候的运算顺序。
划重点：
通常情况下，对于嵌套的函数，顺序总是从最内部开始然后向外到最外部。但是calculate和calculatetable不同，这个是因为对于参数的特殊评估条件。很多情况下，我们会在相似的情况下使用filter和calculatetable函数，使用的时候我们要注意它们的区别。