supplier 带参数 lam

"supplier" 是一个函数接口，它不带任何参数，只返回一个值。如果你想要传递参数给 "supplier"，可以使用 lambda 表达式来创建一个带参数的函数对象，然后将该函数对象作为参数传递给 "supplier"。例如，假设你想要传递一个整数值 n 给 "supplier"，可以这样写：

Supplier<Integer> supplier = () -> {
    int n = 10; // 默认值
    // 在这里使用 n 进行计算或其他操作
    return n;
};

这里我们使用 lambda 表达式创建了一个匿名函数对象，该对象接受一个整数值 n 作为参数，然后返回一个整数值。在这个例子中，我们没有实际使用传递进来的参数 n，而是使用了一个常量值 10，这只是为了演示 lambda 表达式如何工作。如果你想要使用传递进来的参数，只需要将 lambda 表达式中的常量值替换成参数即可。

相关问题

lam表达式

Lambda表达式是一种匿名函数，它可以在运行时动态地创建，并且不需要定义函数名称。Lambda表达式可以接受任意数量的参数，并且可以返回任何类型的值。在Python中，Lambda表达式的语法如下：

lambda arguments: expression

其中，arguments是Lambda表达式的参数，可以有多个参数，用逗号隔开。expression是Lambda表达式的返回值，也就是Lambda表达式要执行的操作。Lambda表达式在Python中通常用于函数式编程中的高阶函数，例如map、filter、reduce等函数。

用math,numpy,matlibplot.pyplot模块，编程绘制指数分布的概率密度函数 其中参数lam>0由用户指定，并将参数标注在图上。

好的，以下是使用Python的math、numpy和matplotlib.pyplot模块绘制指数分布的概率密度函数的示例代码：

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 从用户获取参数lam
lam = float(input("请输入参数lam："))

# 定义指数分布的概率密度函数
def exponential_pdf(x, lam):
    return lam * np.exp(-lam * x)

# 定义x轴的范围
x = np.linspace(0, 5 / lam, 1000)

# 计算指数分布的概率密度函数
pdf = exponential_pdf(x, lam)

# 绘制概率密度函数图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, pdf, label=f"lam={lam}")
ax.legend()
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("PDF")
ax.set_title("Exponential Distribution")
ax.axvline(x=1/lam, linestyle='--', color='r')
ax.annotate(f"1/lam={1/lam:.2f}", xy=(1/lam, 0), xytext=(1/lam+0.2, 0.1),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()

这个程序将绘制一个指数分布的概率密度函数图，并将参数lam标注在图上。您可以根据需要修改代码，例如更改参数的输入方式、修改图的标题等等。