Python lambda表达式教程：简洁创建函数

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Python3
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"Lambda形式在《Lambda形式-数字高程模型教程（第二版）》一书中是Python编程中的一个重要概念，它允许在运行时创建并返回新的函数对象。在Python中，lambda表达式是一种简洁的、匿名的函数定义方式，特别适用于需要临时或一次性使用的简单功能。在第16章中，作者汤国安、李发源和刘学军详细介绍了lambda语句的用法。 在代码示例中，作者通过`make_repeater(n)`函数展示了如何使用lambda来创建重复器函数，比如将一个字符串乘以指定的次数。在这一段中，`lambda s: s*n`就是一个lambda表达式，它接受一个参数`s`，并返回`s`与`n`相乘的结果。使用lambda的好处在于代码紧凑，特别是在函数定义较为简单的场景下。 然而，尽管lambda形式在某些情况下能简化代码，作者还是建议避免过度依赖，尤其是在处理复杂的逻辑或需要维护性的情况下，保持清晰的代码结构和缩进显得更为重要。此外，如果语句块只包含一行代码，虽然可以直接写在条件语句或循环体内，但这并不意味着它是一个良好的编程实践，因为它限制了代码的扩展性和可读性。 Python3.0版本的《A Byte of Python》这本书，由Swaroop C.H.编写，提供了深入浅出的Python学习指南。它强调了Python语言的特点，如简洁、易读和动态类型系统，并对比了Python与其他语言如Perl和Ruby的区别。书中还涵盖了Python的安装、交互式环境、编辑器选择、源文件使用以及获取帮助等内容，为初学者提供了全面的学习路径。 Lambda形式是Python编程中一个实用的特性，但它应当被明智地使用，确保代码的清晰和可维护性。《Lambda形式-数字高程模型教程》这本书不仅教授基本语法，还提倡良好编程习惯，有助于读者逐步掌握Python语言的高级特性。"

放任Lambda-Lisp 50年Let Over Lambda -- 50 Years of Lisp

2019-11-15 上传
本书旨在突破我们对编程知识的界限。 如果您想知道Lisp甚至编程本身的真正含义，这就是您一直在寻找的书。

数学物理方法答案（汪德新 编著 科学出版社）

2009-10-23 上传
《数学物理方法答案》是由汪德新编著、科学出版社出版的第三版教材的答案部分。该书主要针对数学物理方法课程，涵盖了数学物理中常用的方法和技术，特别是针对偏微分方程的解法进行了深入的探讨。本文将对书中第十一...

开源项目-mtojek-aws-lambda-go-proxy.zip

2019-09-03 上传
开源项目-mtojek-aws-lambda-go-proxy.zip,mtojek/aws-lambda-go-proxy: Pass Lambda events to the application running on your machine | Debug real traffic locally | Forget about redeployments

System.out.println("----------entrySet+lambda----------");

2023-09-19 上传
System.out.println("----------entrySet lambda----------"); 是一个用于输出一行字符串的语句。它会在控制台中打印出"----------entrySet lambda----------"。在这个例子中，它可能用于标记某个特定的代码块的开始...

编码 pre-lambda post-lambda

2023-09-20 上传
编码pre-lambda和post-lambda是与函数式编程相关的概念。 pre-lambda是指在函数调用之前执行的代码，通常用于数据的准备和验证，可以用来检查输入的参数是否满足某些条件，或者对输入参数进行预处理。 post-lambda...

lambda 表达式--匿名函数

2023-07-28 上传
lambda表达式是一种用来声明匿名函数的方法，也可以定义具名函数。它可以在需要一个函数作为另一个函数参数的场合下使用。lambda表达式只能包含一个表达式，该表达式的计算结果可以看作是函数的返回值，不允许包含...

lambda表达式->

2023-09-02 上传
Lambda表达式->，是Java 8中引入的一种函数式编程的特性。它可以简洁地表示一个匿名函数，可以作为参数传递给方法或函数。Lambda表达式的结构可以根据需要有零个或多个参数，参数可以明确声明或根据上下文推断。参数...

lambda <- BoxCox.lambda(pep2) lambda new_ts <- BoxCox(pep2,lambda) new_ts BoxCox.lambda(new_ts) hist(new_ts, breaks = 100) max(new_ts)

2023-05-14 上传
- `BoxCox.lambda(pep2)`：使用Box-Cox变换估计数据的最佳lambda值 - `new_ts <- BoxCox(pep2,lambda)`：使用估计出的最佳lambda值对数据进行Box-Cox变换 - `BoxCox.lambda(new_ts)`：检查新数据的最佳lambda值是否...

请在以下R代码基础上：# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，每组两张图均以lambda为横坐标： library(glmnet) par(mfrow=c(2,3)) # 画Beta1的CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error") # 画Beta1的Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X)) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) lambda <- as.vector(lambda) pred_error1 <- as.vector(pred_error1) if (length(lambda) != length(pred_error1)) { if (length(lambda) > length(pred_error1)) { pred_error1 <- rep(pred_error1, length.out = length(lambda)) } else { lambda <- rep(lambda, length.out = length(pred_error1)) } } plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error") # 画Beta2的CV error图 plot(lambda, mse2, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta2 CV error") # 画Beta2的Prediction error图 fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) plot(lambda, pred_error2, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta2 Prediction error") # 画Beta3的CV error图 plot(lambda, mse3, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta3 CV error") # 画Beta3的Prediction error图 fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error3, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta3 Prediction error")。对每组数据绘制纵坐标为Prediction error的图的代码进行修改

2023-05-31 上传
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error") # 画Beta1的Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) y_pred1 <- as.vector...

第2关：lambda 函数 - 匿名函数的使用

2023-03-16 上传
好的，以下是关于第2关Lambda函数（匿名函数）的使用的解释： Lambda函数是一种Python编程语言中的匿名函数，它可以在不定义函数名称的情况下快速定义函数。Lambda函数通常在需要一个简短的函数作为参数的情况下...
郝ren
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