python的lambda匿名函数

最新推荐文章于 2024-03-02 16:07:42 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-02 16:07:42 发布 · 158 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #lambda

博客介绍了Python中函数的常规形式，指出在简单计算场景下，无需定义函数名和返回值，可采用更简单的lambda表达式形式来替代。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

python 中函数一般可以写成下面这种形式

def fun(x, y):
	return x + y

在这种简单的计算情况下，无需定义函数名和返回值，可以写成更简单的 lambda 表达式的形式，如

f = lambda x, y: x + y
f(2, 3)  # 调用返回5

g = lambda : 2
g()  # 调用返回2
Python 之 lambda 函数完整详解 & 巧妙运用
Nick.Peng's Blogs
01-17 34万+
lambda 函数在 Python 编程语言中使用频率非常高，那么，什么是lambda？它有哪些用法？ 本文参考: https://blog.youkuaiyun.com/zjuxsl/article/details/79437563 这里总结了关于 Python 中的 lambda 函数的“一个语法，三个特性，四个用法”。 一个语法: 在 Python 中，lambda 函数的语法是唯一的。其形式如...
Python lambda 匿名函数，map函数与列表推导讲解与运用实例
三二班_周同学
05-26 1934
Python lambda 匿名函数，map函数与列表推导1、lambda 匿名函数2、map函数3、列表推导列表推导和if 判断多个列表推导多个列表推导式与多个if 条件4、字典推导式、集合推导式字典推导式：集合推导式 lambda 匿名函数，map函数与列表推导在Python中也属于比较基础的内容，但是在使用过程中往往容易忘记其使用方法。而，如果可以在适当的时候使用以上三者，会使我们的开发效率得到大大的提高，同时程序运行效率也会得到提升。以下开始对三者进行详细的讲解： 1、lambda 匿名函数 也是一
K-匿名算法
热门推荐
培根芝士的专栏
12-03 2万+
在大数据的时代，很多机构需要面向公众或研究者发布其收集的数据，例如医疗数据，地区政务数据等。这些数据中往往包含了个人用户或企业用户的隐私数据，这要求发布机构在发布前对数据进行脱敏处理。K匿名算法是比较通用的一种数据脱敏方法。 K匿名的基本概念 为解决链接攻击所导致的隐私泄露问题，引入k-匿名 (k-anonymity) 方法。k-匿名通过概括（对数据进行更加概括、抽象的描述）和隐匿（不发布某些数据项）技术，发布精度较低的数据，使得同一个准标识符至少有k条记录，使观察者无法通过准标识符连接记录。.
对数据集进行k匿名（k-Anonymity）处理（python）——以adult数据集为例
note_online
10-13 9253
k匿名需要满足的条件就是，对于准标识符的任意组合，搜索出来的结果都需要至少有k条。 Adult数据集（即“人口普查收入”数据集），由美国人口普查数据集库 抽取而来，其中共包含48842条记录，年收入大于50k美元的占比23.93%，年收入小于50k美元的占比76.07%，并且已经划分为训练数据32561条和测试数据16281条。 该数据集类变量为年收入是否超过50k美元，属性变量包括年龄、工种、学历、职业等 14类重要信息，其中有8类属于类别离散型变量，另外6类属于数值连续型变量。该数据集是一个分类数据集，
【k-匿名（k-Anonymity）代码实现】差分隐私代码实现系列（三）
谈论现实
12-06 9412
差分隐私代码实现系列（三）写在前面的话回顾kkk-匿名（kkk-Anonymity）检查kkk-匿名（Checking for kkk-Anonymity）生成满足kkk-匿名的数据（Generalizing Data to Satisfy kkk-Anonymity）数据越多泛化越好？（Does More Data Improve Generalization?）删除异常值（Removing Outliers）总结 写在前面的话 书上学来终觉浅，绝知此事要躬行。 回顾 数据： 1、显式标识符（ID，能够
k-匿名隐私保护 python实现.rar
12-14
k-匿名隐私保护 python实现
k-Anonymity(K匿名)之暴力搜索大法
Andre_young的博客
06-20 2704
k-Anonymity(K匿名)之暴力搜索大法 k匿名k-Anonymity(K匿名)之暴力搜索大法写在前面代码读取文件分类距离矩阵正向搜索逆向匹配匿名化处理写入文件实验结果写在结尾 写在前面 这是一个安静的晚上，我坐在宿舍椅子上乘凉，QQ群里突然闪过亮光，k匿名让我泪水滚烫。 本来想着优快云大法，结果根本找不到，只有寥寥几篇科普的文章，好吧好吧，我自己写行了吧。 想看介绍的，传送门: k-anonymity匿名算法.哎~不谢不谢。 接下来我们来介绍一下我们的暴力搜索算法。（大量文字预警） 实验要求： 输
Python之lambda匿名函数及map和filter的用法
09-19
### Python之lambda匿名函数及map和filter的用法 在Python编程中，`lambda`匿名函数、`map()`以及`filter()`是三个非常实用的功能，它们可以帮助开发者更简洁高效地处理数据。接下来，我们将深入探讨这三个概念的...
python之匿名函数lambda
最新发布
qq_52758588的博客
03-02 751
有关lambda函数的分享及实例
python ---lambda匿名函数介绍
09-19
### Python Lambda匿名函数详解 #### 一、Lambda函数概述 在Python编程语言中，`lambda`函数是一种特殊类型的函数，通常用于定义简单的、一次性使用的功能。`lambda`函数的主要特点在于它无需像普通函数那样显式...
k匿名隐私保护算法python版
04-22
K-Anonymity要求对于任意一行纪录，其所属的相等集内纪录数量不小于k，即至少有k-1条纪录半标识列属性值与该条纪录相同。
k-Anonymity_K._k-anonymity_K-anonymity匿名算法_
10-02
可用的Python对K-anonymity算法进行编写。
java求集合的交集源码-Mondrian:蒙德里安多维K-匿名的Python实现（蒙德里安）
06-05
java求集合的交集源码蒙德里安 Mondrian 是 Kristen LeFevre 在他的论文中提出的一种用于关系数据集的自顶向下贪婪数据匿名化算法[1]。 据我们所知，蒙德里安是最快的本地记录算法，同时保留了良好的数据效用。 尽管 LeFevre 在他的论文中给出了伪代码，但原始源代码并不可用。 您可以在 Anonymization Toolbox[2] 中找到第三部分 Java 实现。 该存储库是Mondrian 的开源 Python 实现。 动机 数据隐私的研究已经持续了十多年，发表了大量优秀论文。 然而，互联网上只有少数开源项目[2-3]，大多数开源项目使用的是2004年之前提出的算法！ 在现实生活中使用的项目较少。 更糟糕的是，大多数人甚至没有听说过。 这样的悲剧！ 我决定做一些努力。 希望这些开源存储库可以帮助研究人员和开发人员进行数据隐私（隐私保护数据发布、数据匿名化）。 注意力 这个蒙德里安是[1]中最早提出的蒙德里安，它对每个属性强加了一个直观的排序。 因此，分类属性没有泛化层次结构。 这种操作带来了更低的信息损失，但更糟糕的语义结果。 如果您想要基于泛化层次结构
k-匿名（k-Anonymity）
qq_45286306的博客
06-28 983
脱敏 泛化
数据挖掘算法之k-匿名算法
Mrs_Wu的博客
03-25 1万+
    在大数据时代，随着数据的价值被人们更多地挖掘和利用，各种隐私保护问题也越来越多地引起了大家的注意。给予这一点，相继提出了多种隐私保护算法。今天我们来讲解一种匿名隐私保护模型——k-匿名模型    在讲解k-匿名模型之前，我们首先对用户数据类型进行一个分类：    ①显式标识符（ID，能够唯一地确定一条用户记录）    ②准标识符（QI，能够以较高的概率结合一定的外部信息确定一条用户记录） ...
C++ | K-匿名算法实现
qq_51869518的博客
12-03 2192
K-匿名(K-Anonymity)是Samarati和Sweeney在1998年提出的技术，该技术可以保证存储在发布数据集中的每条个体记录对于敏感属性不能与其他的K-1个个体相区分，即K-匿名机制要求同一个准标识符至少要有K条记录，因此观察者无法通过准标识符连接记录。 K-匿名的具体使用如下：隐私数据脱敏的第一步通常是对所有标识符列进行移除或是脱敏处理，使得攻击者无法直接标识用户。但是攻击者还是有可能通过多个准标识列的属性值识别到个人。攻击者可能通过（例如知道某个人的邮编，生日，性别等）包含个人信息的开放
K-means 算法 （Python代码）
梦船水萍
01-06 2523
## 导入相应的库 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ## 获取数据（生成） nn = 100 # 每类（maybe）样本数目 def get_clusters(): mean1 = [0,0] cov1 = [[0.1,0],[0,0.1]] data1 = np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,nn) mean2 = [1
python lambda匿名函数练习题
09-09
下面是一个关于lambda匿名函数的练习题： 题目：现有两个元组((‘a’),(‘b’)),((‘c’),(‘d’))，请使用lambda函数生成列表[{‘a’:‘c’},{‘b’:‘d’}] 解答：可以使用以下代码来生成所需的列表： ```python...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值