python和pytorch中的lambda()和map()

这两个函数在一些大型网络中经常联合在一起使用，我经常会用到，每次看了就懂了。然后下次遇到又忘了，然后还要再来搜，浪费时间。所以这次打算按照自己的理解和别人的例子，一块写在一个博客里，以后就忘记了就可以直接弄过来看。

一、lambda函数

举个小例子
先用普通的def函数写一个函数

def sq(x):
    return x*x
map(sq,[y for y in range(10)])

然后再用lambda和map一起实现上个def函数

map(lambda x: x*x,[y for y in range(10)])

从这个简单的例子，我们可以看出，用lambda函数首先减少了代码的冗余，其次，用lambda函数，不用费神地去命名一个函数的名字，可以快速的实现某项功能，最后，lambda函数使代码的可读性更强，程序看起来更加简洁。

从上面这个简单的例子，也可以看出来lambda函数的语法是唯一的，其形式如下：

lambda argument_list:expersion

1. argument_list表示参数列表
2. expersion 函数表达式

1.1 lambda函数的用法

（1）直接赋给一个变量，然后再像一般函数那样调用

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

输出：24

当然，也可以在函数后面直接传递实参

(lambda x:x**2)(3)
输出：9

（2）将lambda函数作为参数传递给其他函数比如说结合map、filter、sorted、reduce等一些Python内置函数使用，下面举例说明。

fliter(lambda x:x%3==0,[1,2,3,4,5,6])

输出：[3,6]

squares = map(lambda x:x**2,range(5)
print(lsit(squares))
[0,1,4,9,16]

与sorted函数结合使用，比如：创建由元组构成的列表：

a=[('b',3),('a',2),('d',4),('c',1)]

按照第一个元素排序

sorted(a,key=lambda x:x[0])
输出：[('a',2),('b',3),('c',1),('d',4)]

按照第二个元素排序 .

sorted(a,key=lambda x:x[1])
[('c',1),('a',2),('b',3),('d',4)]

（3）求两个列表元素的和

a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
print(list(map(lambda x,y:x+y, a,b)))

输出：[6,8,10,12]

二、map函数

描述
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
语法
map() 函数语法：
map(function, iterable, …)

参数
function – 函数
iterable – 一个或多个序列

先用def写一个函数

def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2

使用map写一个

map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方
输出：[1, 4, 9, 16, 25]

map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数
输出：[1, 4, 9, 16, 25]

提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加

map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
输出：[3, 7, 11, 15, 19]