pythonmap函数lambda

‘壹’ python：lambda表达式的两种应用场景

Python书写简单，功能强大，迅速发展成为AI，深度学习的主要语言。介绍Python中的lambda表达式，需要注意到它只是一个表达式，而不是语句。

lambda的语法规则：一个或者多个参数以冒号终止输入参数，这些参数可以理解为有名函数的输入参数，以后是一个表达式，相当于有名函数的函数体部分。lambda的函数体部分，则是作为返回值输出部分

Python中的map和rece，再结合lambda表达式的话，使用起来会更加高效，如下所示：

可以看到两个输入参数x,y返回为2*x+y,通过这样对mylist的元素完成化简操作。

这个场景在面试中经常被问到，如下所示：

得到一个lambda的list，打印li[0]()会得到什么，注意这种调用方法，因为是数组，先拿第一个元素li[0],后面的括号表示调用lambda表达式，打印的结果为0吗？

No，结果是9。

lambda表达式不会形成对函数体内变量的记忆，只记录最后一个状态。

那么如果lambda的入参中带有x，会得到我们想要的结果0吗？

‘贰’ python中map(lambda x: x % mydict, mylist)是什么意思

我估计你的 mylist 是一个list，里面存的是格式化字符串，而 mydict 则是一个记录格式化字符串中所需要用到的参数信息，比如类似于下面的代码

mylist=["mynameis%(name)s","andmyageis%(age)d"]
mydict={'name':'Tom','age':13}

result=map(lambdax:x%mydict,mylist)
forsinresult:
prints

就可以得到下面的打印

my name is Tom

and my age is 13

另外一种可能，就是 mylist 里存的是整数，而 mydict 是一个整数，这样了话，map语句是将 mylist 里每一个整数对 mydict 进行取余操作，这个有点不太合理，没必要对一个整数命名成 mydict。

‘叁’ Python中的匿名函数——lambda函数

在Python中，lambda函数是一个简单的匿名函数。该函数没有函数名，它可以有多个参数，但函数只由一个表达式构成。

lambda函数具体的格式如下：

lambda 参数 : 表达式

其中, lambda 是关键字， 参数 是函数的参数，可以有0至多个。冒号后面是表达式，也是该函数中的唯一的表达式，lambda函数会返回该表达式的返回值。

我们来看一个具体的例子。

在上述代码中，number1, number2是lambda函数的参数，number1**2+number**2是函数的表达式，该函数返回number1, number2两个数的平方和。

上述代码创建了一个lambda函数后将其赋值给变量sum_square, 在print函数中通过sum_square来调用这个lambda函数。

上述的lambda函数完全可用标准的函数来实现，我们可以将上述代码改写成下面的代码。

在代码中，定义了函数sum_square，该函数包含两个参数，并执行一条语句并将该语句的执行结果作为函数返回值。通过上述代码可以帮助我们更直观地理解lambda函数。

lambda函数的可读性较差，那么为什么要有这样奇怪的匿名函数呢？这个要从lambda的使用场合说起。我们来看下面的代码。

上述代码定义了一个数值列表，调用python的内置函数filter来生成一个新的迭代器。 filter函数的第一个参数为一个函数，用于决定过滤的方法；第二个参数为一个可迭代的对象如列表、集合等。filter函数返回一个新的迭代器, 用于获得满足第一个函数为真的所有元素。在上述代码中，我们给filter传递的第一个参数是一个匿名函数：lambda number:number%3==0， 该函数在一个数整除3时为True，否则为False. filter函数会创建一个新的迭代器，通过调用上述匿名函数来判断该元素是否满足条件,得到所有3的倍数的数。

当然，上述代码也可以使用正常的函数方式来实现,如下所示：

我们可以看到，所有匿名函数的功能都可以通过标准函数来实现。匿名函数常在调用其它函数（如filter, map等）时作为参数使用。使用匿名函数可以使代码更为精简。匿名函数主要用于完成简单的任务，如果匿名函数过于复杂，会导致可读性较差，调试起来也比较困难，因此，强烈不建议使用lambda写天书般的代码。总之，要根据实际情况决定是否使用匿名函数。

‘肆’ python map(lambda x: del x[0], infos_group)报错

错在你的lambda函数定义出错

lambda函数里 冒号后面的是返回值, 不是去执行一个操作(你这里是在执行删除x的第1个元素的操作)

lambda x: x[1:]就等价于

deff(x):
returnx[1:]

‘伍’ python中map函数的使用

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 (5)pythonmap函数lambda扩展阅读
map() 函数语法：

map(function, iterable, ...)；

参数：

function -- 函数；

iterable -- 一个或多个序列

‘陆’ map函数的用法python

map函数的用法如下：

map(func, lst) ，将传⼊的函数变量 func 作⽤到 lst 变量的每个元素中，并将结果组成新的列表 (Python2)/ 迭代器(Python3) 返回。

注意：

map()返回的是一个迭代器，直接打印map()的结果是返回的一个对象。

map函数示例代码：

lst = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']

print(lst)

lst_int = map(lambda x: int(x), lst)

# print(list(lst_int))

for i in lst_int:

print(i, end=' ')

print()

print(list(lst_int))

‘柒’ python 中的map（转载）

1 map()函数的简介以及语法：

map是python内置函数，会根据提供的函数对指定的序列做映射。

map()函数的格式是：

map(function,iterable,...)

第一个参数接受一个函数名，后面的参数接受一个或多个可迭代的序列，返回的是一个集合。

把函数依次作用在list中的每一个元素上，得到一个新的list并返回。注意，map不改变原list，而是返回一个新list。

2 map()函数实例：

del square(x):

    return x ** 2

map(square,[1,2,3,4,5])   ---- -要打印结果需要 print(*map(square,[1,2,3,4,5])),这块打印了再打印就会为空

# 结果如下:

[1,4,9,16,25]

通过使用lambda匿名函数的方法使用map()函数：

map(lambda x, y: x+y,[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10])

# 结果如下：

[3,7,11,15,19]

通过lambda函数使返回值是一个元组：

map(lambdax, y : (x**y,x+y),[2,4,6],[3,2,1])

# 结果如下

[(8,5),(16,6),(6,7)]

当不传入function时，map()就等同于zip()，将多个列表相同位置的元素归并到一个元组：

map(None,[2,4,6],[3,2,1])

# 结果如下

[(2,3),(4,2),(6,1)]

通过map还可以实现类型转换

将元组转换为list：

map(int,(1,2,3))

# 结果如下：

[1,2,3]

将字符串转换为list：

map(int,'1234')

# 结果如下：

[1,2,3,4]

提取字典中的key，并将结果放在一个list中：

map(int,{1:2,2:3,3:4})

# 结果如下

[1,2,3]

原文链接：https://blog.csdn.net/quanlingtu1272/article/details/95482253

‘捌’ Python中map与lambda的使用

map是Python的内置方法，其官方解释是:

考虑function为None的情形。

考虑function为lambda表达式的情形。此时lambda表达式:的左边的参数的个数与map函数sequence的个数相等, :右边的表达式是左边一个或者多个参数的函数。

考虑函数不为lambda表达式的情形:

‘玖’ python中获取有效主题的函数

Lambda函数、Map函数、Filter函数、Zip函数、Rece函数。
Lambda函数是Python中功能最强大的函数之一,它有时也被称之为匿名函数.。Map是程序员用来简化程序的Python内置函数,此函数可以在不使用任何循环的情况下对所有指定的元素进行迭代。Filter是Python中的另一个内置函数，当需要区分其他类型的数据时，这个函数非常有用。Filter函数经常用于根据特定过滤条件来提取数据。
Python（英国发音：/paθn/美国发音：/paθn/）是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。