Python学习笔记--4、函数式编程

本文深入探讨Python中的高阶函数应用,包括map、reduce、filter和sorted等函数的使用方法,以及返回函数、匿名函数、装饰器和偏函数的概念与实践。通过具体示例,帮助读者理解并掌握这些高级特性。

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1、高阶函数

   变量可以指向函数、函数名也可以被赋值为变量、也可以把一个函数当做参数传入下去。

(1)map/reduce

到底什么是map呢?下面用一段程序代码直接说明:

 什么是reduce?下面同样用一段代码直接进行说明:

下面这一段就是reduce的用法,每次接收两个参数到f 中进行调用,随后,将得到的结果,继续加上下一个参数进行作用。

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

下面举一个例子:

(2)filter 

Python 内建的filter用于过滤序列,和map()类似,同样接收一个函数和一个序列,然后将filter中传入的数值作用给每个元素,然后根据返回的数值,判断是保留还是丢弃该元素。

  

(3)sorted

 

 

 

2、返回函数

(1)将函数当作变量进行返回:

(2)闭包

 

如何解决这个问题呢?

 

 

如何理解这个闭包这个概念呢??????

 实际上,我们调用这个count 这个函数,我们使得这个f1、f2、f3,这三个变量东西是什么呢??? 首先 count 这个函数返回的是一个list 列表的形式,然后列表中的内容是什么呢???    再看 fs.append(f) ,  也就是f  这个东西:对于第一种情况,不写成闭包的形式的话。

   虽然,我们这样调用是没错,但是实际上,我们调用的函数f的返回值并没有被计算出来,看一下,如果写成下面的样子:

这样,返回的f1 和f2 f3 就不是函数了,而是直接是一个数值。也就是说, 调用fas.append的时候,就已经计算了返回值

再看下面 的这代码:

这个就很明晰那了,我虽然调用了这个f(i) 这个函数, 而且他页把这个i 的变量传下去了,他的返回值是它的下一级的一个函数,所以(已经把这个传入下去的变量的数值记录并且,记录再这个函数g 当中去了)

3、匿名函数

不废话了,这东西不复杂,用法就像教程上的东西:

4、装饰器

  装饰一个函数的用法,用法如下;

5、偏函数

 

 

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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