本文實例講述了Python學(xué)習(xí)筆記之lambda表達式用法。分享給大家供大家參考，具體如下：

Lambda 表達式

使用 Lambda 表達式創(chuàng)建匿名函數(shù)，即沒有名稱的函數(shù)。lambda 表達式非常適合快速創(chuàng)建在代碼中以后不會用到的函數(shù)。

麻煩的寫法：

            
def multiply(x, y):
  return x * y


          

使用Lambda之后：

            
double = lambda x, y: x * y


          

Lambda 函數(shù)的組成部分：

• 關(guān)鍵字 lambda 表示這是一個 lambda 表達式。
• lambda 之后是該匿名函數(shù)的一個或多個參數(shù)（用英文逗號分隔），然后是一個英文冒號 :。和函數(shù)相似，lambda 表達式中的參數(shù)名稱是隨意的。
• 最后一部分是被評估并在該函數(shù)中返回的表達式，和你可能會在函數(shù)中看到的 return 語句很像。
• 備注：鑒于這種結(jié)構(gòu)，lambda 表達式不太適合復(fù)雜的函數(shù)，但是非常適合簡短的函數(shù)。

Lambda 表達式[相關(guān)練習(xí)]

map() 是一個高階內(nèi)置函數(shù)，接受函數(shù)和可迭代對象作為輸入，并返回一個將該函數(shù)應(yīng)用到可迭代對象的每個元素的迭代器。下面的代碼使用 map() 計算 numbers 中每個列表的均值，并創(chuàng)建列表 averages, 通過將 mean 函數(shù)替換為在 map() 的調(diào)用中定義的 lambda 表達式，重寫這段代碼，使代碼更簡練。

            
numbers = [
        [34, 63, 88, 71, 29],
        [90, 78, 51, 27, 45],
        [63, 37, 85, 46, 22],
        [51, 22, 34, 11, 18]
      ]
def mean(num_list):
  return sum(num_list) / len(num_list)
averages = list(map(mean, numbers))
print(averages)


          

使用lambda重寫后：

            
numbers = [
        [34, 63, 88, 71, 29],
        [90, 78, 51, 27, 45],
        [63, 37, 85, 46, 22],
        [51, 22, 34, 11, 18]
      ]
averages = list(map(lambda x: sum(x) / len(x), numbers))
print(averages) # [57.0, 58.2, 50.6, 27.2]


          

filter() 是一個高階內(nèi)置函數(shù)，接受函數(shù)和可迭代對象作為輸入，并返回一個由可迭代對象中的特定元素（該函數(shù)針對該元素會返回 True ）組成的迭代器。下面的代碼使用 filter() 從 cities 中獲取長度少于 10 個字符的名稱以創(chuàng)建列表 short_cities。通過將 is_short 函數(shù)替換為在 filter() 的調(diào)用中定義的 lambda 表達式，重寫這段代碼，使代碼更簡練。

            
cities = ["New York City", "Los Angeles", "Chicago", "Mountain View", "Denver", "Boston"]
def is_short(name):
  return len(name) < 10
short_cities = list(filter(is_short, cities))
print(short_cities)


          

使用lambda重寫后：

            
cities = ["New York City", "Los Angeles", "Chicago", "Mountain View", "Denver", "Boston"]
short_cities = list(filter(lambda n: len(n) < 10, cities))
print(short_cities) # ['Chicago', 'Denver', 'Boston']


          

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