有关python类中匿名函数的思考

文章展示了如何在Python类中使用匿名函数(lambda)来改变类实例的内部状态,例如修改列表。示例中定义了一个函数`func_wai`,通过传入的匿名函数和参数,实现了对外部列表`self.xx`的修改。同时提到了在深度学习的上下文中,类似的机制可能用于求梯度。重要的是,被修改的参数必须是可变类型如列表或数组。

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def func_wai(f,x):
    x[0]-=4
    print(f(x[0]))#这里必须有一个参数不然输出的是匿名函数,参数可以是任意的值 #输出5    1+2+6-4
class xx:
    def __init__(self):
        self.xx=[6,5]
        self.ngm=5
    def func(self,x,y):
        return x+y+self.xx[0]
    def nimin(self,x,y):
        f1 = lambda a: self.func(x,y)
        func_wai(f1,self.xx)
xs=xx()
f2=xs.nimin(1,2)

通过匿名函数实现在类外改变self.xx

《深度学习入门基于python的理论与实践》p111二层神经网络类中的求梯度函数也是这样实现的,但是要注意需要改变的参数必须是像list、ndarray这样的可变类型

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