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本文实例讲述了Python学习笔记之lambda表达式用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Lambda 表达式
使用 Lambda 表达式创建匿名函数，即没有名称的函数。lambda 表达式非常适合快速创建在代码中以后不会用到的函数。
麻烦的写法：
def multiply(x, y): return x * y
使用Lambda之后：
double = lambda x, y: x * y
Lambda 函数的组成部分：
Lambda 表达式[相关练习]
map() 是一个高阶内置函数，接受函数和可迭代对象作为输入，并返回一个将该函数应用到可迭代对象的每个元素的迭代器。下面的代码使用 map() 计算 numbers 中每个列表的均值，并创建列表 averages, 通过将 mean 函数替换为在 map() 的调用中定义的 lambda 表达式，重写这段代码，使代码更简练。
numbers = [
[34, 63, 88, 71, 29],
[90, 78, 51, 27, 45],
[63, 37, 85, 46, 22],
[51, 22, 34, 11, 18]
]
def mean(num_list):
return sum(num_list) / len(num_list)
averages = list(map(mean, numbers))
print(averages)
使用lambda重写后：
numbers = [
[34, 63, 88, 71, 29],
[90, 78, 51, 27, 45],
[63, 37, 85, 46, 22],
[51, 22, 34, 11, 18]
]
averages = list(map(lambda x: sum(x) / len(x), numbers))
print(averages) # [57.0, 58.2, 50.6, 27.2]
filter() 是一个高阶内置函数，接受函数和可迭代对象作为输入，并返回一个由可迭代对象中的特定元素（该函数针对该元素会返回 True）组成的迭代器。下面的代码使用 filter() 从 cities 中获取长度少于 10 个字符的名称以创建列表 short_cities。通过将 is_short 函数替换为在 filter() 的调用中定义的 lambda 表达式，重写这段代码，使代码更简练。
cities = ["New York City", "Los Angeles", "Chicago", "Mountain View", "Denver", "Boston"] def is_short(name): return len(name) < 10 short_cities = list(filter(is_short, cities)) print(short_cities)
使用lambda重写后：
cities = ["New York City", "Los Angeles", "Chicago", "Mountain View", "Denver", "Boston"] short_cities = list(filter(lambda n: len(n) < 10, cities)) print(short_cities) # ['Chicago', 'Denver', 'Boston']
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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