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' print(L(5))...
lambda x, y: x*y # 函数输入是x和y,输出是它们的积x*y(这里的x*y就是expression) lambda:None # 函数没有输入参数,输出是None(这里的None就是expression) lambda *args: sum(args) # 输入是任意个数参数,输出是它们的和(隐性要求输入参数必须能进行算术运算) lambda **kwargs: 1 # 输入是任意键值对...
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,又令代码变得难以阅读 在这种情况下...
指的是在Python语言中使用Lambda表达式(匿名函数)进行条件嵌套的一种写法。Lambda函数是一种简洁的函数定义方式,可以直接在需要使用函数的地方定义并调用,而无需事先定义函数名。下面是一个示例: 代码语言:txt 复制 lambda x: (lambda y: y + 1 if y > 0 else y - 1)(x * 2) if x > 0 else (lambd...
Python学习笔记:lambda匿名函数使用if条件语句 直接上代码。 lambdax: value1ifx %2==0elsevalue2 data['col_new'] = data['col'].apply(lambdax:'全国'ifx ==1else('广东'ifx ==2else'其他省份'))
python lambda使用if f =lambdax: 'big'ifx > 100else'small'#或者f=lambdax: ['small','big'][x>100]
b =lambdax:"Even"ifx%2==0else"Odd" b(9) 函数只在一行中 Lambda函数只在一行中编写和创建,而在普通函数的中使用缩进 不用于代码重用 Lambda函数不能用于代码重用,或者不能在任何其他文件中导入这个函数。相反,普通函数用于代码重用,可以在外部文件中使用。
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 lambda 函数: defcheck_conditions(x): ifx >10: returnx *10 elifx <5: returnx *5 else: returnx check_conditions(11) ...
Python。在 Pandas 数据框中使用 Lambda 函数的 IF 条件df = pd.read_csv('data/eurusd_dukascopy.csv') df.columns = ['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] df['oc'] = df.close - df.opendf['uptail'] = df['oc'].apply(lambda x: (df.high - df.close) if ...
像是包含 return、try、 with 以及if 的语句会执行特殊动作。然而,表达式指的是那些可以被计算出一个值的表达,例如数值或其他 Python 对象。 通过使用 lambda 函数,单个表达式会被计算为一个值并且参与后续的计算,例如由 sorted 函数排序。 # 2. 不要忘记更好的选择 lambda 函数最常见的使用场景是将它作为一些...