如果您想了解从lambda函数中修改数组是否是Pythonic/安全的？的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将对lambda修改集合属性值进行全面详尽的解释，并且为您提供关于2.3.6Pyt
如果您想了解从 lambda 函数中修改数组是否是 Pythonic/安全的？的相关知识，那么本文是一篇不可错过的文章，我们将对lambda修改集合属性值进行全面详尽的解释，并且为您提供关于2.3.6 Python 匿名函数 lambda、lambda 函数中的语法无效 - Python、lambda函数 python、Python - lambda与内置函数的有价值的信息。
本文目录一览：- 从 lambda 函数中修改数组是否是 Pythonic/安全的？（lambda修改集合属性值）
- 2.3.6 Python 匿名函数 lambda
- lambda 函数中的语法无效 - Python
- lambda函数 python
- Python - lambda与内置函数
从 lambda 函数中修改数组是否是 Pythonic/安全的？（lambda修改集合属性值）
如果这让您感到困扰，您可以使用列表理解来这样做。
import itertools
other_zips = list(itertools.chain.from_iterable([
zipcode.split('/') for zipcode in zipcodes
])
检查itertools。它有很多像这样很酷的实用程序。
,嗯，我认为最直接、因此更可取的代码应该是下面这样的。
other_zips = []
for zipcode in zipcodes:
if "/" in zipcode:
other_zips.extend(zipcode.split("/"))
如果你真的很喜欢单行，下面的列表理解是非常pythonic的，我认为很容易理解。
other_zips = [z for zipcode in zipcodes for z in zipcode.split("/") if "/" in zipcode]
我不太喜欢你的代码，因为我不希望 zipcodes.apply(f) 除了 zipcodes 改变任何东西。这一行看起来不像是实际构建列表 other_zips 的那一行。
2.3.6 Python 匿名函数 lambda
#例1
#这段代码
def calc(x,y):
return x**y
print(calc(2,5))
#换成匿名函数
calc = lambda x,y:x**y
print(calc(2,5))
''''''
lambda 不支持复杂的语句，最多支持三元运算
func = lambda x,y: if x > y: x*y
''''''
#例2
def calc(x,y):
if x<y:
return x**y
else:
return x/y
func = lambda x,y: x*y if x<y else x/y
print(calc(2,5))
print(func(16,8))匿名函数最主要的作用就是和其他函数配合使用
1.节省代码量
2.看着高级
例：
data = [1,3,5,7,9] for i in data: print(i**2) print(list(map(lambda x:x**2, data)))
lambda 函数中的语法无效 - Python
你可以试试这个
df['Own_House_Age'] = np.where(df.House_Own == 0,np.median(df.House_Own))
lambda函数 python
lambda表达式是一行函数。
它们在其他语言中也被称为匿名函数。如果你不想在程序中对一个函数使用两次，你也许会想用lambda表达式，它们和普通的函数完全一样。
原型：lambda 参数：操作（参数）
例子：
>>> add = lambda x,y:x+y
>>> print(add(1,2))
3
lambda还可以在一些特殊情况下使用
1、列表排序
>>> a = [(1,2),(4,1),(9,10),(13,-3)]
>>> a.sort(key=lambda x:x[1])
>>> print(a)
[(13, -3), (4, 1), (1, 2), (9, 10)]
>>> a.sort(key = lambda x:x[0])
>>> print(a)
[(1, 2), (4, 1), (9, 10), (13, -3)]
Python - lambda与内置函数
lambda的表达式
对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
#普通函数
def func(a):
return a+1
print （''test1_func0:'',func(1000)）
#lambda表达式
func0 = lambda a:a+1
print （''test2_func0:'',func0(1000)）
上面这种方法，都实现了将1000+1的结果打印出来的这个功能，但是用下面的lambda存在的意义就是对简单函数的简洁表达。
filter
filter函数，他可以根据条件对数据进行过滤
filter(处理逻辑, 可遍历对象)遍历序列中的每个元素,判断每个元素的布尔值为True则保留元素.
用法:返回执行结果为TRUE的入参（入参是列表字符元组）
1 li = [11, 22, 33] 2 new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li)
3 print (new_list)
输出：[33]
map
map函数，我们使用map函数将会对列表中的所有元素进行操作。
map有两个参数（函数，列表），它会在内部遍历列表中的每一个元素，执行传递过来的函数参数。在输出到新列表中。
用法：对列表入参依次执行函数。入参为列表，有多少个列表，就应该有多少个入参。
1 li = [11, 22, 33] 2 new_list = map(lambda a: a + 100, li)
输出：[111, 122, 133]
reduce
reduce(函数, 序列, 默认空参数)处理一个序列, 然后把写进行合作操作
reduce函数，对于序列内所有元素进行累计操作
用法：对列表入参依次执行函数。入参为列表，有多少个列表，就应该有多少个入参。
1 lst = [11,22,33] 2 func2 = reduce(lambda arg1,arg2:arg1+arg2,lst) 3 print (''func2:'',func2)
输出：func2: 66
sort（cmp=None, key=None, reverse=Flase）和sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=Flase)
sort是容器的函数，sorted是Python的内建函数相同的参数
简单解释一下两函数：
sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
sort是容器的函数，sorted是Python的内建函数相同的参数。
cmp：用于比较的函数，比较什么由key决定,有默认值，迭代集合中的一项。cmp(e1, e2) 是带两个参数的比较函数, 返回值:
负数: e1 < e2,
0: e1 == e2,
正数: e1 > e2。
默认为 None, 即用内建的比较函数。
key：用列表元素的某个已命名的属性或函数（只有一个参数并且返回一个用于排序的值）作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项。
reverse：排序规则，reverse = True 或者 reverse = False，有默认值。
1.对于一个无序的列表a，调用a.sort()，对a进行排序后返回a。
而对于同样一个无序的列表a，调用sorted(a)，对a进行排序后返回一个新的列表，而对a不产生影响。
>>> a=[1,3,5,2,9,4,7,8,6,0]
>>> a.sort()
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a=[1,3,5,2,9,4,7,8,6,0]
>>> sorted(a)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a [1, 3, 5, 2, 9, 4, 7, 8, 6, 0]
复杂点的
>>> list1=[(6,''cangjingkong'',20),(4,''wutenglan'',30),(7,''boduoyejiyi'',25)]
>>> list1.sort()
>>> list1
[(4, ''wutenglan'', 30), (6, ''cangjingkong'', 20), (7, ''boduoyejiyi'', 25)]
>>> list1=[(6,''cangjingkong'',20),(4,''wutenglan'',30),(7,''boduoyejiyi'',25)]
>>> sorted(list1)
[(4, ''wutenglan'', 30), (6, ''cangjingkong'', 20), (7, ''boduoyejiyi'', 25)]
>>> list1
[(6, ''cangjingkong'', 20), (4, ''wutenglan'', 30), (7, ''boduoyejiyi'', 25)]
当list由tuple组成时，默认情况下，sort和sorted都会根据tuplp[0]作为排序的key进行排序
1.基于key函数排序：
>>> list1=[(6,''cangjingkong'',20),(4,''wutenglan'',30),(7,''boduoyejiyi'',25)]
>>> list1.sort(key=lambda employee : employee[2])
>>> list1
[(6, ''cangjingkong'', 20), (7, ''boduoyejiyi'', 25), (4, ''wutenglan'', 30)]
>>> list1=[(6,''cangjingkong'',20),(4,''wutenglan'',30),(7,''boduoyejiyi'',25)]
>>> sorted(list1,key=lambda employee : employee[2])
[(6, ''cangjingkong'', 20), (7, ''boduoyejiyi'', 25), (4, ''wutenglan'', 30)]
>>> list1
[(6, ''cangjingkong'', 20), (4, ''wutenglan'', 30), (7, ''boduoyejiyi'', 25)]
2.基于cmp函数排序：
>>> list1=[(6,''cangjingkong'',20),(4,''wutenglan'',30),(7,''boduoyejiyi'',25)]
>>> list1.sort(cmp=lambda x,y : cmp(x[1],y[1]))
>>> list1
[(7, ''boduoyejiyi'', 25), (6, ''cangjingkong'', 20), (4, ''wutenglan'', 30)]
>>> list1=[(6,''cangjingkong'',20),(4,''wutenglan'',30),(7,''boduoyejiyi'',25)]
>>> sorted(list1,cmp=lambda x,y : cmp(x[1],y[1]))
[(7, ''boduoyejiyi'', 25), (6, ''cangjingkong'', 20), (4, ''wutenglan'', 30)]
>>> list1
[(6, ''cangjingkong'', 20), (4, ''wutenglan'', 30), (7, ''boduoyejiyi'', 25)]
3.基于升序/降序排序：
>>> a=[1,3,5,2,9,4,7,8,6,0]
>>> a.sort(reverse=False)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,