Python技巧——匿名函数lambda()

    匿名函数lambda()，主要是应用在临时函数场景。比如，我需要临时计算一元二次方程，如果单独写个函数，势必增加函数块，导致结构散乱。这个时候，我们就可以使用匿名函数来完成临时函数的定义。

    语法：lambda x : exp

    其中，lambda是匿名函数关键字；x是匿名函数的形参，可以为多个；冒号“:”是形参和表达式的分界线；exp为函数主体表达式。

    实例演示：

>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt
# 定义匿名函数a>>> a = lambda x : x**2+3*x-10>>> alambda> at 0x000002885FCDFEC0>
# 利用匿名函数来输出y=x**2+3*x-10方程图形。>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(-10,20,300)>>> y = list(map(a,x))>>> plt.plot(x,y)[object at 0x0000028866563910>]>>> plt.title('$y=x**2+3*x-10$')Text(0.5, 1.0, '$y=x**2+3*x-10$')>>> plt.xlabel('x')Text(0.5, 0, 'x')>>> plt.ylabel('y')Text(0, 0.5, 'y')>>> plt.show()

    上述代码，使用lambda定义了一个匿名函数（输入x，计算出y），并赋值给a（与def a():定义的函数一样，此时的函数名即为a，只不过它用一行代码就完成了）。而后利用Matplotlib包完成了该一元二次方程的画图，效果如下：

    从上述的代码可以看到，使用lambda定义的匿名函数，仅需要1行即可完成临时函数的定义，也可以用于后面的计算，甚至可以直接写在需要的代码中，如下：

# 方式1，匿名函数赋值给变量，使得变量a成为函数名>>> a = lambda x : x**2+3*x-10>>> y = list(map(a,x))
# 方式2，直接将匿名函数应用到语句中>>> y = list(map(lambda x:x**2+3*x-10,x))

    上述方式1和方式2的效果是一样的，都可以实现期望目标，在实际的使用中可以自行考虑如何使用。

-----------------------------

延伸阅读：

    Python入门：第 1 章 Python 介绍

    Python入门：第 2 章 环境搭建与第一个程序

    Python入门：第 3 章 基本语法

    Python入门：第 4 章 数据结构

    Python入门：第 5 章 函数

    Python入门：第 6 章 类

    Python入门：第 7 章 文件读写

    Python入门：第 8 章 Python多进程

    Python入门：第 9 章 进程间通信

    Python入门：第 10 章 消息队列

    自动化办公1——初识Pandas

    自动化办公2——Pandas数据结构

    自动化办公3——Pandas数据操作1

    自动化办公3——Pandas数据操作2

    自动化办公4——Pandas数据组合、连接与重构

    自动化办公5——Pandas数据透视表

    自动化办公6——Pandas数据分组1

    自动化办公6——Pandas数据分组2

    自动化办公7——Pandas画图

    数据可视化——matplotlib基础

    数据可视化——matplotlib进阶

    数据可视化——seaborn初识

    数据可视化——seaborn绘制关系图

    数据可视化——seaborn绘制分布图

    科学计算1——Numpy初识

     科学计算2——Numpy数组操作

    科学计算3——Numpy数组变形

    科学计算4——Numpy的索引与切片

    科学计算5——Numpy的基本计算

    科学计算6——Numpy的矩阵运算

    使用 NumPy 求解线性方程组：一个完整案例

更多内容请查看微信公众号。

---------知识需要分享，需要传播---------