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推薦一個(gè)Python超級(jí)好用的內(nèi)置函數(shù)lambda

工程師鄧生 ? 來源:Python愛好者集中營(yíng) ? 作者:欣一 ? 2022-09-13 18:09 ? 次閱讀
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今天來給大家推薦一個(gè)Python當(dāng)中超級(jí)好用的內(nèi)置函數(shù),那便是lambda方法,本篇教程大致和大家分享:

什么是lambda函數(shù)

lambda函數(shù)過濾列表元素

lambda函數(shù)和map()方法的聯(lián)用

lambda函數(shù)和apply()方法的聯(lián)用

什么時(shí)候不適合使用lambda方法

什么是Lambda函數(shù)

在Python當(dāng)中,我們經(jīng)常使用lambda關(guān)鍵字來聲明一個(gè)匿名函數(shù),所謂地匿名函數(shù),通俗地來講就是沒有名字的函數(shù),具體的語法格式如下所示

lambdaarguments:expression

其中它可以接受任意數(shù)量的參數(shù),但是只允許包含一個(gè)表達(dá)式,而該表達(dá)式的運(yùn)算結(jié)果就是函數(shù)的返回值,我們可以簡(jiǎn)單地來寫一個(gè)例子

(lambdax:x**2)(5)

output

25

過濾列表中的元素

那么我們?nèi)绾蝸磉^濾列表當(dāng)中的元素呢?這里就需要將lambda函數(shù)和filter()方法聯(lián)合起來使用了,而filter()方法的語法格式

filter(function,iterable)

function -- 判斷函數(shù)

iterable -- 可迭代對(duì)象,列表或者是字典

其中我們有這么一個(gè)列表

importnumpyasnp

yourlist=list(np.arange(2,50,3))

其中我們想要過濾出2次方之后小于100的元素,我們來定義一個(gè)匿名函數(shù),如下

lambdax:x**2<100

最后出來的結(jié)果如下所示

list(filter(lambdax:x**2<100,?yourlist))

output

[2,5,8]
要是遇上復(fù)雜的計(jì)算過程,小編這里還是推薦大家自己自定義一個(gè)函數(shù),但若是簡(jiǎn)單的計(jì)算過程,lambda匿名函數(shù)絕對(duì)是最佳的選擇

和map()函數(shù)的聯(lián)用

map()函數(shù)的語法和上面的filter()函數(shù)相近,例如下面這個(gè)匿名函數(shù)

lambdax:x**2+x**3

我們將其和map()方法聯(lián)用起來

list(map(lambdax:x**2+x**3,yourlist))

output

poYBAGMgVzCAHT9FAAAVBIL3cpM153.jpg

當(dāng)然正如我們之前提到的lambda匿名函數(shù)可以接受多個(gè)數(shù)量的參數(shù),我們這里就可以來嘗試一下了,例如有兩組列表


poYBAGMgV0SAIn2pAAAcfRNDtrs070.jpg

我們同樣使用map()方法來操作,代碼如下

list(map(lambdax,y:x**2+y**2,yourlist,mylist))

output

poYBAGMgV1mARc25AAAUeWgv-fg213.jpg


和apply()方法的聯(lián)用

apply()方法在Pandas的數(shù)據(jù)表格中用的比較多,而在apply()方法當(dāng)中就帶上lambda匿名函數(shù),我們新建一個(gè)數(shù)據(jù)表格,如下所示

myseries=pd.Series(mylist)

myseries

output

pYYBAGMgV3aAVeTrAAAcH4HSSmk454.jpg

apply()方法的使用和前兩者稍有不同,map()方法和filter()方法我們都需要將可迭代對(duì)象放入其中,而這里的apply()則不需要

myseries.apply(lambdax:(x+5)/x**2)

output

poYBAGMgV4mAJri4AAApp0nNHD8015.jpg

而要是遇到DataFarme表格數(shù)據(jù)的時(shí)候,也是同樣地操作

poYBAGMgV5yAKbIAAAA0bsGJ8PQ676.jpg

output

pYYBAGMgV66ACJGPAAAmoR2Pwh8035.jpg

并且通過apply()方法處理可是比直接用str.upper()方法來處理,速度來的更快哦??!

不太適合使用的場(chǎng)景

那么不適合的場(chǎng)景有哪些呢?那么首先lambda函數(shù)作為一個(gè)匿名函數(shù),不適合將其賦值給一個(gè)變量,例如下面的這個(gè)案例


squared_sum=lambdax,y:x**2+y**2

squared_sum(3,4)

相比較而言更好的是自定義一個(gè)函數(shù)來進(jìn)行處理

poYBAGMgV82ALXHcAAAavlQ5BZw109.jpg

output

25

而我們遇到如下情景的時(shí)候,可以對(duì)代碼稍作簡(jiǎn)化處理

pYYBAGMgV9-ATi_mAAAlDHFBlT0912.jpg

output

[3.16227766,5.0,6.324555320,7.0,8.062257748,9.0]

我們可以將其簡(jiǎn)化成


poYBAGMgV_CASmWRAAApnJtOuwk580.jpg

output

[3.162277,5.0,6.324555,7.0,8.062257,9.0]

如果是Python當(dāng)中的內(nèi)置函數(shù),尤其是例如math這種用于算數(shù)的模塊,可以不需要放在lambda函數(shù)中,可以直接抽出來用



審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:淺談Python當(dāng)中Lambda函數(shù)的用法

文章出處:【微信號(hào):AI科技大本營(yíng),微信公眾號(hào):AI科技大本營(yíng)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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