初学Python 8 高阶函数

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Python中的高阶函数是指,以函数作为另一个函数的参数。
map:
接受两个参数,一个函数,一个iterable,将函数依次作用到序列的每个元素,并把写过作为新的iterator返回。
这里的r就是一个iterator(迭代器)

>>> def f(x):
      return x*x
>>> r=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 
>>> r
<map object at 0x05518C30>
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> list(map(str,[1,3,4,5,6]))  //把数字转化为字符串     
['1', '3', '4', '5', '6']
>>> 

reduce:
把一个函数作用在一个序列上。必须接收两个参数,依次作用于序列中的一个或多个元素,并把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
效果如同:

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
>>> from functools import reduce
>>> def add(x,y):
      return x+y
>>> reduce(add,[1,3,5,7,9])
25
>>> def func(x,y):
      return x*10+y
>>> reduce(func,[1,3,5,7,9])
13579

注意,字符串也是一个序列
filter:
用于过滤序列,接收一个函数和一个序列,把函数以此作用于每个元素,根据返回值是True还是False,决定保留还是丢弃该元素。

>>> def odd(x):
      return  x%2==0   
>>> list(filter(odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
[2, 4, 6, 8]

iterator是Python的惰性序列,当要用到某些元素时,才去计算它的值。可用于计算无限序列。
filter()的作用是从一个序列中筛选出符合条件的元素,而且由于使用了惰性计算,只有在取filter()结果的时候,才会真正筛选并返回下一个晒出的元素。
sorted()
可以对list进行排序,也是一个高阶函数,能接受一个key函数来自定义排序。
对数字默认升序,对字符串默认以ASCII升序排序,注意大写字母<小写字母

>>> sorted([1,22,435,-242,-3],key=abs)     
[1, -3, 22, -242, 435]

如果要实现反向排序,可以再传入第三个参数reverse=True

>>> sorted([1,22,435,-242,-3],key=abs,reverse=True)     
[435, -242, 22, -3, 1]

和c里面的sort挺像的,key=函数就像cmp函数,定义了排序规则。

高阶函数不仅可以以函数作为参数,还可以以函数作为返回值。

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
//只有再次调用返回的函数,才能得到计算结果
>>> f()
25

第一次调用时,相关的参数和变量都保存在返回函数中,这种程序结构称为“闭包“
但是,每次调用就算是相同的参数,返回的都是一个新的函数,是不同的。调用结果互不影响。

>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False

因为”闭包“,所以参数和变量不利己计算,所以闭包的返回函数不要反悔任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。
定义函数!=执行函数

匿名函数lambda
关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的表示参数,当然也可以没有参数,直接以lamdba的式子作为返回。
只能有一个表达式,可以把lambda表达式复制给一个变量,而后直接使用变量名来使用函数。

>>> f=lambda x :x*x
>>> f
<function <lambda> at 0x05D00A98>
>>> f(5)
25
>>> l=list(filter(lambda x:x%2==1,range(0,20)))
>>> l
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] 
效果一样
>>> def fun(x):
    return x%2==1
>>> ll=list(filter(fun,range(0,20)))
>>> ll
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

Python的functools模块,用于高阶函数,那些以函数作为参数或返回函数的函数。
装饰器Decorator
能够在代码运行期间动态增加功能的方法
由于函数也是一个对象,函数对象可以赋值给一个变量,而后通过变量也能调用函数。注意使用变量要像使用函数一样加括号。
Python的装饰器可以用函数实现,也可以用类实现。
函数的__name__属性可以看到函数的名字

>>> def hah():
    print('hahahahha')
>>> hah
<function hah at 0x053F1858>
>>> hah()
hahahahha
>>> f=hah()
hahahahha
>>> f=hah
>>> f
<function hah at 0x053F1858>
>>> f()
hahahahha
>>> f.__name__
'hah

偏函数functools.partial
可以把原函数的某些参数设为指定值(即固定住),从而在使用时可以简化。
int()函数把字符串转化为整数,默认为十进制,也可以指定base参数,把字符串当作指定的进制数。

int('12345')
12345
int('12345',base=8)
5349
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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函数式编程是现代编程语言的核心范式之一,其核心思想是将计算过程抽象为数学函数的组合。高阶函数作为函数式编程的基础概念,能够接收或返回其他函数,实现行为的参数化。Python中的map、filter和reduce等内置高阶函数,配合Lambda表达式,可以构建简洁高效的数据处理流水线。在实际工程中,这些技术特别适用于数据转换、事件处理和策略模式等场景。通过functools.partial实现的偏函数技术,能有效简化API调用和参数预设。掌握这些函数式编程技巧,可以显著提升Python代码的可维护性和表达力,

weixin_30376509的博客 438

Python初学者指南:深入理解Lambda函数

Python初学者指南:深入理解Lambda函数 什么是Lambda函数 Lambda函数是Python中一种简洁的函数定义方式,通常被称为"匿名函数"。与常规函数不同,Lambda函数不需要使用def关键字定义,也不需要指定函数名,这使得它们在需要简单函数功能但又不想完整定义函数的场景下非常有用。 Lambda函数的基本语法 Lambda函数的语法非常简单: lambda 参...

gitblog_00059的博客 1209

Python 高阶函数必学:map () 函数原理、实战与避坑指南

Python map () 是高效批量处理工具,支持单 / 多可迭代对象,Python3 返回迭代器且惰性求值,搭配 lambda 更简洁,是替代冗余 for 循环的利器。

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ChenyutingZJU
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