详解Python当中Lambda函数的用法

2024-02-01 14:34:29 浏览数 (2)

今天来给大家推荐一个Python当中超级好用的内置函数，那便是lambda方法，本篇教程大致和大家分享

  • 什么是lambda函数
  • lambda函数过滤列表元素
  • lambda函数和map()方法的联用
  • lambda函数和apply()方法的联用
  • 什么时候不适合使用lambda方法

什么是Lambda函数

在Python当中，我们经常使用lambda关键字来声明一个匿名函数，所谓地匿名函数，通俗地来讲就是没有名字的函数，具体的语法格式如下所示

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lambda arguments : expression

其中它可以接受任意数量的参数，但是只允许包含一个表达式，而该表达式的运算结果就是函数的返回值，我们可以简单地来写一个例子

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(lambda x:x**2)(5)

output

代码语言：javascript复制
25

过滤列表中的元素

那么我们如何来过滤列表当中的元素呢？这里就需要将lambda函数和filter()方法联合起来使用了，而filter()方法的语法格式

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filter(function, iterable)
  • function -- 判断函数
  • iterable -- 可迭代对象，列表或者是字典

其中我们有这么一个列表

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import numpy as np
yourlist = list(np.arange(2,50,3))

其中我们想要过滤出2次方之后小于100的元素，我们来定义一个匿名函数，如下

代码语言：javascript复制
lambda x:x**2<100

最后出来的结果如下所示

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list(filter(lambda x:x**2<100, yourlist))

output

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[2, 5, 8]

要是遇上复杂的计算过程，小编这里还是推荐大家自己自定义一个函数，但若是简单的计算过程，lambda匿名函数绝对是最佳的选择

和map()函数的联用

map()函数的语法和上面的filter()函数相近，例如下面这个匿名函数

代码语言：javascript复制
lambda x: x**2 x**3

我们将其和map()方法联用起来

代码语言：javascript复制
list(map(lambda x: x**2 x**3, yourlist))

output

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[12,
 150,
 576,
 1452,
 2940,
 5202,
 ......]

当然正如我们之前提到的lambda匿名函数可以接受多个数量的参数，我们这里就可以来尝试一下了，例如有两组列表，

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mylist = list(np.arange(4,52,3))
yourlist = list(np.arange(2,50,3))

我们同样使用map()方法来操作，代码如下

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list(map(lambda x,y: x**2 y**2, yourlist,mylist))

output

代码语言：javascript复制
[20,
 74,
 164,
 290,
 452,
 650,
 884,
 1154,
......]

和apply()方法的联用

apply()方法在Pandas的数据表格中用的比较多，而在apply()方法当中就带上lambda匿名函数，我们新建一个数据表格，如下所示

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myseries = pd.Series(mylist)
myseries

output

代码语言：javascript复制
0      4
1      7
2     10
3     13
4     16
5     19
6     22
7     25
8     28
......
dtype: int32

apply()方法的使用和前两者稍有不同，map()方法和filter()方法我们都需要将可迭代对象放入其中，而这里的apply()则不需要

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myseries.apply(lambda x: (x 5)/x**2)

output

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0     0.562500
1     0.244898
2     0.150000
3     0.106509
4     0.082031
5     0.066482
6     0.055785
7     0.048000
......
dtype: float64

而要是遇到DataFarme表格数据的时候，也是同样地操作

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df = pd.read_csv(r'Dummy_Sales_Data_v1.csv')
df["Sales_Manager"] = df["Sales_Manager"].apply(lambda x: x.upper())
df["Sales_Manager"].head()

output

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0      PABLO
1      PABLO
2    KRISTEN
3      ABDUL
4     STELLA
Name: Sales_Manager, dtype: object

并且通过apply()方法处理可是比直接用str.upper()方法来处理，速度来的更快哦！！

不太适合使用的场景

那么不适合的场景有哪些呢？那么首先lambda函数作为一个匿名函数，不适合将其赋值给一个变量，例如下面的这个案例

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squared_sum = lambda x,y: x**2   y**2
squared_sum(3,4)

相比较而言更好的是自定义一个函数来进行处理

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def squared_sum(x,y):
    return x**2   y**2
  
squared_sum(3,4)

output

代码语言：javascript复制
25

而我们遇到如下情景的时候，可以对代码稍作简化处理

代码语言：javascript复制
import math
mylist = [10, 25, 40, 49, 65, 81]
sqrt_list = list(map(lambda x: math.sqrt(x), mylist))
sqrt_list

output

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[3.16227766, 5.0, 6.324555320, 7.0, 8.062257748, 9.0]

我们可以将其简化成

代码语言：javascript复制
import math
mylist = [10, 25, 40, 49, 65, 81]
sqrt_list = list(map(math.sqrt, mylist))
sqrt_list

output

代码语言：javascript复制
[3.162277, 5.0, 6.324555, 7.0, 8.062257, 9.0]

如果是Python当中的内置函数，尤其是例如math这种用于算数的模块，可以不需要放在lambda函数中，可以直接抽出来用

lambda 表格 函数 数据 python

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