前言

最近在学习深度学习,已经跑出了几个模型,但Pyhton的基础不够扎实,因此,开始补习Python了,大家都推荐廖雪峰的课程,因此,开始了学习,但光学有没有用,还要和大家讨论一下,因此,写下这些帖子,廖雪峰的课程连接在这里:廖雪峰
Python的相关介绍,以及它的历史故事和运行机制,可以参见这篇:python介绍
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Python的基础概念介绍,可以参见这篇:Python 基础
Python字符串和编码的介绍,可以参见这篇:Python字符串与编码
Python基本数据结构:list和tuple介绍,可以参见这篇:Python list和tuple
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目录:

  • 前言
  • 匿名函数
    • 小结
    • 练习

匿名函数

当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。
在Python中,对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例,计算f(x)=x2时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数:

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通过对比可以看出,匿名函数lambda x: x * x实际上就是:

def f(x):return x * x

关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

同样,也可以把匿名函数作为返回值返回,比如:

def build(x, y):return lambda: x * x + y * y

小结

Python对匿名函数的支持有限,只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。

练习

请用匿名函数改造下面的代码:

def is_odd(n):return n % 2 == 1
L = list(filter(is_odd, range(1, 20)))

如下:

 L = list(filter(lambda n:n%2==1, range(1, 20)))

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