补充lambda函数定义

时间: 2024-05-13 22:10:24 浏览: 10
在编程中,Lambda函数是一种匿名函数,也称函数字面量。它可以在需要函数的地方被使用,而无需事先定义一个具名函数。Lambda函数通常用于简化代码,特别是在需要传递函数作为参数或在表达式中使用函数时。 Lambda函数的定义格式如下: ``` lambda 参数列表: 表达式 ``` 其中,参数列表是函数的输入参数,可以包含零个或多个参数,多个参数之间用逗号分隔。表达式是函数的返回值,也是Lambda函数的主体部分。 下面是一个简单的Lambda函数示例,用于计算两个数的和: ``` sum = lambda a, b: a + b ``` 在这个示例中,Lambda函数接受两个参数a和b,并返回它们的和。可以通过调用Lambda函数来使用它: ``` result = sum(3, 5) print(result) # 输出:8 ```
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列表、lambda、filter函数】利用lambda()函数输出列表中 所有的负数。请将代码补充完整。 fun=lambdax: list_one=[3,5,-7,5-2,-1,0,-9] for i in filter( print(i)

这里需要将代码进行修正,修正后的代码如下: ``` list_one = [3, 5, -7, 5, -2, -1, 0, -9] fun = lambda x: list(filter(lambda i: i < 0, x)) for i in fun(list_one): print(i) ``` 运行结果为: ``` -7 -2 -1 -9 ``` 解释:lambda表达式定义了一个函数,用于过滤列表中所有小于0的数,并将结果返回为一个新的列表。filter()函数用于过滤列表,返回一个新的可迭代对象,最终使用列表解析式将其转换为列表。最后,调用fun()函数并将列表作为参数传入,使用for循环遍历新的列表,打印输出结果。

Lisp语言中有高阶函数的概念,即函数可以作为函数的参数,也可以作为函数的返回值。例如: (define (square x) (* xx)) 定义了一个求x的平方的函数 (define (inc x) (+ x1)) 定义了一个求x+1的函数 (define (combine f g) (lambda (x) (f (+ (fx) (g x))))) (combine f g) 返回函数k , k(x) = f( f(x)+g(x)) 因此 ((combine square inc) 3) 的返回值就是169 此处 f(x) = x*x g(x) = x + 1 k(x) = (x*x+(x+1)) ^2 ((combine square inc) 3) 即是 k(3) 因此返回值为169 用C++实现类似的combine函数模板,使得下面的程序输出结果为 169 10.75 #include <iostream> using namespace std; // 在此处补充你的代码 int main() { auto Square = [] (double a) { return a * a; }; auto Inc = [] (double a) { return a + 1; }; cout << combine<decltype(Square),decltype(Inc),int>(Square,Inc)(3) << endl; cout << combine<decltype(Inc),decltype(Square),double>(Inc,Square)(2.5) << endl; return 0; }

可以使用函数模板和 Lambda 表达式来实现类似的 combine 函数模板,代码如下: ```cpp #include <iostream> using namespace std; template<typename F, typename G, typename T> auto combine(F f, G g) { return [f, g](T x) { return f(f(x) + g(x)); }; } int main() { auto Square = [](double a) { return a * a; }; auto Inc = [](double a) { return a + 1; }; cout << combine<decltype(Square), decltype(Inc), int>(Square, Inc)(3) << endl; cout << combine<decltype(Inc), decltype(Square), double>(Inc, Square)(2.5) << endl; return 0; } ``` 输出结果为: ``` 169 10.75 ```

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以下代码是哪出现了问题呢?为什么运行报错“subsample”:from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] # 定义超参数空间min_child_weight在0~40;num_boost_round的范围可以定到range(1,100,2);gamma在[20,100];lambda范围[1,2]; space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 30)), 'n_estimators':hp.quniform("n_estimators",1,100), 'learning_rate':hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 40)), 'gamma': hp.uniform('gamma', 1, 100), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, **params) scores = cross_val_score(reg, Xtrain, Ytrain, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数,即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, **best_params) reg.fit(Xtrain, Ytrain) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

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