Python3-廖雪峰 学习笔记(四)——函数式编程之高阶函数之map/reduce

高阶函数: 一个函数可以接收另一个函数名作为参数

     1.变量可以指向函数

     2.函数名也是变量

 

一、map/reduce

练习

利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字。输入:['adam', 'LISA', 'barT'],输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']

# -*- coding: utf-8 -*-

def normalize(name):
    name = name[0].upper()+name[1:].lower()
    return name


# 测试:
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)

练习

Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和,请编写一个prod()函数,可以接受一个list并利用reduce()求积:

# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce

def prod(L):
    def multi(a,b):
        return a*b
    return reduce(multi,L)

print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
if prod([3, 5, 7, 9]) == 945:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')

练习

利用mapreduce编写一个str2float函数,把字符串'123.456'转换成浮点数123.456

# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce

def str2float(s):
    DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    def str2num(s):
        return DIGITS[s]
    def num2float(x,y):
        return x*10+y
    number = reduce(num2float,map(str2num,s.replace('.','')))
    point = s.find('.')
    return number/pow(10,len(s)-1-point)

print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
if abs(str2float('123.456') - 123.456) < 0.00001:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')

 

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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