1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。 2. 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。 3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。 lambda基础 lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号...
下面是一个简单 if-else 函数的 lambda 模拟: print((lambdax: xif(x >10)else10)(5)) print((lambdax: xif(x >10)else10)(12)) Output: 10 12 如果存在多个条件(if-elif-...-else),我们必须嵌套它们: (lambdax: x *10ifx >10else(x *5ifx <5elsex))(11) Output: 110 但是上面的写法...
(lambdax: x *10ifx >10else(x *5ifx <5elsex))(11) Output: 110 但是上面的写法,又令代码变得难以阅读 在这种情况下,具有 if-elif-...-else 条件集的普通函数将是比 lambda 函数更好的选择。实际上,我们可以通过以下方式编写上面示例中的 ...
我想在 lambda 函数中使用 if…elif…else 将 lambda 函数应用于 DataFrame 列。 df 和代码类似于: df=pd.DataFrame({"one":[1,2,3,4,5],"two":[6,7,8,9,10]}) df["one"].apply(lambda x: x*10 if x<2 elif x<4 x**2 else x+10) 显然,这是行不通的。有没有办法将 if….elif…....
在定义函数的时候,不想给函数起一个名字。这个时候就可以用lambda来定义一个匿名函数。 lambda 参数:表达式 参数:可选,通常以逗号分隔的变量表达式形式,也就是位置参数 表达式:不能包含循环、return,elif ,可以包含if. L = lambda x:x*x L = lambda x : 'x>10' if x >10 else 'x<10' ...
2, 在函数列表中使用: 创建一个函数的列表,可以直接在列表中使用 lambda 表达式。 3, 作为参数传递给高阶函数: 在像 map(), filter(), reduce() 这样的高阶函数中,经常使用 lambda 函数作为参数。 4, 条件表达式: Lambda 函数可以使用条件表达式来实现类似于 if-else 的逻辑。 5, 排序操作: 在排序函数如...
1.lambda函数与if-else语句结合使用: num_is_up3 = lambda x: 'up' if x>=3 else 'down' print(num_is_up3(3)) print(num_is_up3(1)) 查看运行结果: 2.lambda函数与filter函数结合使用: list_num = [33,3,2,11,4,9,7,15] list_after = filter(lambda x:x>10,list_num) ...
(lambda x, y, z: x + y + z)(3, 8, 1) Output: 12 也可以使用 lambda 函数来执行条件操作。下面是一个简单 if-else 函数的 lambda 模拟: print((lambda x: x if(x > 10) else 10)(5)) print((lambda x: x if(x > 10) else 10)(12)) ...
EN# python中的lambda函数 lambda函数相当于定义了一个匿名的函数，减少了代码量 # 代码 # Lambda表格 ...