Python用lambda函数定义计算算术平均收益率的函数，并依然新定义的函数求解每日涨跌幅度的算数平均数的代码

在Python中，你可以使用`lambda`函数定义简洁的匿名函数，用于计算算术平均收益率和每日涨跌幅度的算数平均数。首先，假设我们有数据列表，其中包含每日的价格变动百分比（比如股票的涨幅或跌幅），我们可以这样做：

# 定义价格变动列表
price_changes = [0.05, -0.02, 0.08, -0.01, 0.06]

# 定义计算算术平均收益率的lambda函数
average_return_lambda = lambda changes: sum(changes) / len(changes)

# 计算平均收益率
mean_return = average_return_lambda(price_changes)
print("算术平均收益率:", mean_return)

# 定义计算每日涨跌幅度的算数平均数的lambda函数
average_daily_movement_lambda = lambda daily_movements: sum(daily_movements) / len(daily_movements)

# 假设每日涨跌幅度是基于价格变动绝对值计算的
daily_movements = [abs(change) for change in price_changes]
mean_daily_movement = average_daily_movement_lambda(daily_movements)
print("每日涨跌幅度算术平均数:", mean_daily_movement)

在这个例子中，`average_return_lambda` 和 `average_daily_movement_lambda` 都是只有一行定义的lambda函数，它们接收一个列表作为输入并返回其平均值。