函数使用 reduce, map, filter, compose

reduce 用法

reduce(func, seq) 等同于func(func(seq[0], seq[1]),seq[2]),…

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数15
15

map 用法

map(func, seq) 对序列中的每个元素应用func

from functools import reduce
list(map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])) 
[2, 4, 6, 8, 10]

filter 用法

filter(func, seq) 返回函数为真的元素的列表

#from functools import filter
list(filter(lambda x: x >2, [1,2,3,4,5]))
[3, 4, 5]

compose 多层函数套用

参考链接: https://mathieularose.com/function-composition-in-python/

使用1, 习惯函数套用

def compose2(f, g):
    return lambda x: f(g(x))
def double(x):
    return x * 2
def inc(x):
    return x + 1
def dec(x):
    return x-1
inc_and_double = compose2(double, inc)
print(inc_and_double(10)) #22
inc_double_and_dec = compose2(compose2(dec, double), inc)
print(inc_double_and_dec(10)) #21
22
21

使用2

import functools
def compose(*functions):
    def compose2(f, g):
        return lambda x: f(g(x))
    return functools.reduce(compose2, functions, lambda x: x)
inc_double_and_dec = compose(dec, double, inc)
print(inc_double_and_dec(10))  #21
21

使用3

import functools
def compose(*functions):
    return functools.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), functions, lambda x: x)
inc_double_and_dec = compose(dec, double, inc)
print(inc_double_and_dec(10))  #21


21

使用4

def compose(*funcs):
    """Compose arbitrarily many functions, evaluated left to right.

    Reference: https://mathieularose.com/function-composition-in-python/
    """
    # return lambda x: reduce(lambda v, f: f(v), funcs, x)
    if funcs:
        return reduce(lambda f, g: lambda *a, **kw: g(f(*a, **kw)), funcs)
    else:
        raise ValueError('Composition of empty sequence not supported.')
def incXY(*args,**kwargs):
    sum_a = 0
    for i in args:
        sum_a += i
    for i, j in kwargs.items():
        sum_a +=j
    return sum_a
def decXY(*args,**kwargs):
    sum_a = 0
    for i in args:
        sum_a += i
    for i, j in kwargs.items():
        sum_a -=j
    return sum_a
XY_inc_dec = compose(incXY,decXY)
print(XY_inc_dec(10,11,pintput=5))
26
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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