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lambda表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数。
lambda所表示的匿名函数的内容应该是很简单的,如果复杂的话,干脆就重新定义一个函数了,使用lambda就有点过于执拗了。
lambda就是用来定义一个匿名函数的,如果还要给他绑定一个名字的话,就会显得有点画蛇添足,通常是直接使用lambda函数。如下所示:
add = lambda x, y : x+y
add(1,2) # 结果为3
1、应用在函数式编程中
Python提供了很多函数式编程的特性,如:map、reduce、filter、sorted等这些函数都支持函数作为参数,lambda函数就可以应用在函数式编程中。如下:
需求:将列表中的元素按照绝对值大小进行升序排列
list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]
sorted(list1, key=lambda x: abs(x))
2、应用在闭包中
def get_y(a,b):
return lambda x:ax+b
y1 = get_y(1,1)
y1(1) # 结果为2
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。
例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:
因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算:
def f(x):
return x*x
print(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
输出结果(Python2):
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
输出结果(Python3):
在Python3中想要看到map的结果需要将其转化为list类型
print(list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
注意:map()函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list。
python中的reduce内建函数是一个二元操作函数,用来将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给reduce中的函数 func()(必须是一个二元操作函数)先对集合中的第1,2个数据进行操作,得到的结果再与第三个数据用func()函数运算,最后得到一个结果。
如:
def myadd(x,y):
return x+y
sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7))
print sum
#结果就是输出1+2+3+4+5+6+7的结果即28
当然,也可以用lambda的方法,更为简单:
sum=reduce(lambda x,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7))
print sum
在python3中, reduce已经不在built-in function里了, 要用它就得
from functools import reduce.
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,和map函数一样,在python3中要返回list列表,那么必须用list作用于filter。
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:
list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]))
结果:
[1, 7, 9, 17]
例如:利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数:
import math
def is_sqr(x):
return math.sqrt(x) % 1 == 0
print(list(filter(is_sqr, range(1, 101)))
结果:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]