请写一段python代码：找出[‘Anne’, ‘Amy’, ‘Bob’, ‘David’, ‘Carrie’, ‘Barbara’, ‘Zach’]中以‘A’开头的名字（要求使用lambda，且仅用一行代码完成，结果是一个列表）

好的，下面是代码：

names = ['Anne', 'Amy', 'Bob', 'David', 'Carrie', 'Barbara', 'Zach']
a_names = list(filter(lambda name: name.startswith('A'), names))

在这段代码中，我们首先定义了一个名字列表`names`。然后，我们使用`filter()`函数和一个lambda表达式，从列表中过滤出以字母'A'开头的名字。

最后，我们将过滤出来的名字列表转换为列表并将其赋值给`a_names`变量。这一行代码使用了lambda表达式和filter函数，因此它满足了题目中的要求。

相关问题

找出[‘Anne’, ‘Amy’, ‘Bob’, ‘David’, ‘Carrie’, ‘Barbara’, ‘Zach’]中以‘A’开头的名字（要求使用lambda，且仅用一行代码完成，结果是一个列表）

names = ['Anne', 'Amy', 'Bob', 'David', 'Carrie', 'Barbara', 'Zach']
a_names = list(filter(lambda name: name.startswith('A'), names))
print(a_names)

输出结果为：['Anne', 'Amy']

用python写一个深度学习降噪模型

首先，您需要准备一个数据集，其中包含有噪声和无噪声的样本，然后使用Python中的Keras或TensorFlow来构建深度学习降噪模型。您可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来构建模型。其次，您可以使用Python中的sklearn模块来训练模型，以便能够尽可能准确地将样本的噪声降至最低。最后，您可以使用测试集来检验模型的性能，并确定它是否具有良好的准确性。