介绍4个大神常用而你不常用的python函数
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跟随小博主,每天进步一丢丢
今天总共说下四个函数:assert,map,filter,reduce。
assert
俗称 断言!就是说断言一件事,如果是真,程序继续进行;如果是假,则报错。
怎么用捏?
两种用法
assert <condition>
assert <condition>, <error message>
第一种
def avg(marks):assert len(marks) != 0return sum(marks)/len(marks)mark1 = []
print("Average of mark1:",avg(mark1))
结果为
AssertionError
第二种
def avg(marks):assert len(marks) != 0,"List is empty."return sum(marks)/len(marks)mark2 = [55,88,78,90,79]
print("Average of mark2:",avg(mark2))mark1 = []
print("Average of mark1:",avg(mark1))
结果为
Average of mark2: 78.0
AssertionError: List is empty.
map
很多时候,我们对一个list里的数据进行同一种操作,比如:
items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for i in items:squared.append(i**2)
这个时候,就可以用map操作,格式为:
map(function_to_apply, list_input)
具体操作为
items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))
当然list里可以放函数
def multiply(x):return (x*x)
def add(x):return (x+x)funcs = [multiply, add]
for i in range(5):value = list(map(lambda x: x(i), funcs))print(value)# Output:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]
当然也可以进行str2id操作
a = ['5', '2', '3', '4', '5']
print(list(map(int, a)))# [5,2,3,4,5]
filter
filter函数就是对于给定的条件进行筛选,过滤。
number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = list(filter(lambda x: x < 0, number_list))
print(less_than_zero)# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]
这个可以用在神经网络中是否对部分网络进行fine-tune
if self.args.fine_tune is False:parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())
else:parameters = model.parameters()
reduce
reduce就是累计上次的结果,用在当前操作上。比如不用reduce是这样的
product = 1
list = [1, 2, 3, 4]
for num in list:product = product * num# product = 24
用了之后
from functools import reduce
product = reduce((lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4])# Output: 24
IELTS a bit
colossal adj. 巨大的;广大的;庞大的
deposit n. 存款 v. 将钱存入银行
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