lambda频繁创建对象

您好！针对您的问题，lambda表达式在每次被调用时都会创建一个新的对象。这是因为lambda表达式实际上是一个匿名函数，每次调用都会创建一个新的实例。

这种频繁创建对象的情况可能会导致一些性能上的损耗，特别是在需要大量重复调用lambda表达式的情况下。如果您的代码中存在这样的性能问题，您可以考虑使用其他方式来替代lambda表达式，比如使用具名函数或者内联函数。

另外，如果您只是想避免频繁创建对象，可以考虑将lambda表达式保存在一个变量中，在需要使用时直接调用该变量，而不是每次都创建新的lambda对象。

希望这些信息对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

lambda表达式里面修改外部变量问题

在lambda表达式中修改外部变量存在一些限制和困难。首先，lambda表达式的设计初衷是为了更方便地创建一些简单的匿名函数，而不是用来修改外部变量的。其次，由于变量的作用域和生命周期问题，lambda表达式无法直接修改外部变量。

然而，如果真的需要在lambda表达式中修改外部变量，可以通过引用外部变量并将其赋值给一个可变对象或使用闭包实现这一目的。例如，可以将需要修改的外部变量包装到一个列表、字典或对象中，然后在lambda表达式中引用该可变对象并修改其值。这样，虽然并没有直接修改外部变量，但通过修改可变对象的值可以达到修改外部变量的效果。

另一种方法是使用闭包机制。闭包是指一个函数捕获了其所在作用域中的变量，并且在函数内部可以访问和修改这些变量。在lambda表达式中可以使用闭包来修改外部变量。通过将外部变量作为参数传递给lambda表达式，并在表达式中引用和修改该参数，可以实现在lambda表达式中修改外部变量的效果。

需要注意的是，在lambda表达式中修改外部变量时要注意变量的作用域和生命周期。确保变量的引用和修改在正确的时机进行，避免出现不可预料的错误。此外，由于lambda表达式的使用场景较为简单，如果需要频繁地修改外部变量，建议考虑使用其他更合适的方式来实现。

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder TE = TransactionEncoder() # 构造转换模型 data = TE.fit_transform(symptoms) # 将原始数据转化为bool值 # print(data) df = pd.DataFrame(data, columns=TE.columns_) # 用DataFrame存储bool数据 # print(df) from mlxtend.frequent_patterns import apriori items = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True) print(items) items[items['itemsets'].apply(lambda x: len(x)) >= 2] print(items[items['itemsets'].apply(lambda x: len(x)) >= 2]) from mlxtend.frequent_patterns import association_rules rules = association_rules(items, min_threshold=0.7) print(rules)

这段代码是使用mlxtend库进行关联规则挖掘的过程。下面是代码的解释：

首先，导入了`TransactionEncoder`类和其他所需的库。

然后，创建了一个`TransactionEncoder`对象`TE`，用于将原始数据转换为布尔值。

使用`TE.fit_transform(symptoms)`将原始数据`symptoms`转换为布尔值，并将结果保存到`data`变量中。

接下来，使用`pd.DataFrame`将布尔值数据存储到DataFrame中，列名为`TE.columns_`，并将结果保存到`df`变量中。

使用`apriori`函数从DataFrame `df` 中提取频繁项集。`min_support`参数指定了最小支持度阈值，`use_colnames=True`表示使用列名作为项集的标签。结果保存在`items`变量中。

然后，通过筛选项集的长度大于等于2，从`items`中提取出频繁项集，并打印输出。

接下来，使用`association_rules`函数从频繁项集 `items`中提取关联规则。`min_threshold`参数指定了最小置信度阈值。结果保存在`rules`变量中。

最后，打印输出关联规则。

请注意，代码中的变量`symbols`和`sprotein`没有提供，因此无法确定具体的数据和转换过程。此外，关联规则挖掘的结果将根据具体的数据集而有所不同。