关于lambda引出的碎碎念

本文从初次接触Lambda表达式的困惑出发,逐步介绍了其在Python中的应用方式,并通过实例展示了如何使用Lambda配合map等内置函数解决复杂问题。
第一次接触lambda表达式是在学习python的书上

“lambda表达式是一个匿名函数” -----某本不愿意透漏姓名的书如是说

我看到这话的第一个反应是:Y有病吧,函数不就是堂堂正正的写出来好减少代码的重复度的吧!

你Y匿名是什么意思啊?要干坏事吗?将来出来差错道理要找谁负责啊!遂快速翻过了此节////

---------------------几个月过去了-------------------

在论坛上看到了这样的一个求助

{

    对嵌套列表里面的小列表们按照自定义的条件进行排序,

    list = [[1], [1,2,3,4,5,6,7], [1,2,3], [1,2], [1,2,3,4], [1,2,3,4,5,6,7,8]]
    方程1: (列表长度) / 10

    方程2: (列表长度) / 12

     list里的前三个小列表通过方程1, 后三个小列表通过方程2来加以限制,再一起来排序想得到排序的结果:
    list = [[1],[1,2],[1,2,3],[1,2,3,4],[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7]]

}

正当我想操起键盘大打出手的时候发现了如下的回答

list = [[1], [1,2,3,4,5,6,7], [1,2,3], [1,2], [1,2,3,4], [1,2,3,4,5,6,7,8]]

l=map(lambda x:{list.index(x):float(len(x))/10} if list.index(x)<3 else {list.index(x):float(len(x))/12},list)

a = []
for i in sorted(l,key=lambda x:x.values()):
        a.append(list[sum(i.keys(),0)])

print a

恩............

这啥啊????????

----------------下面是正经的学习时间---------------------------

先看map,在python2。7中help(map)的结果

  map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list

https://my.oschina.net/zyzzy/blog/115096 这里讲的比较详细

简而言之 map(function, seq1,seq2,...,seqn) = [function(arg1,arg2,...,argn) for arg1,arg2,...,argn in zip(seq1,seq2,...,seqn)]

那么我们知道了I把list和lambda x匿名函数对在了一起

恩 所以说lambda其实就是大牛们用的即抛型函数了(就像上古版本的define一样 不过因为是真正的函数所以没有的define那么多讨厌的特性)

那么我们lambda的说明

lambda arg1,arg2,...,argN:expression using arguments

在python的lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

比如上文中的多逻辑 return A if TRUE else return B

其实就是一个语法糖,不过听说C++11也支持lambda且更加强大  下次再看C++的吧

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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