函数式编程

高阶函数:一个函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数
abs :绝对值函数

map(function, iterable, …)

功能
将第一个参数 function 依次作用在参数可迭代对象中的每一个元素上,返回包含每次 function 函数返回值的新迭代器
参数
function – 函数,有两个参数
iterable – 一个或多个可迭代对象(如:序列)
返回值
Python 3.x 返回迭代器

def f(x):
return x*x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list®)
运行结果:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce(function, iterable[, initializer])

功能
函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。
其效果类似:reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
参数
function – 函数,有两个参数
iterable – 可迭代对象
initializer – 可选,初始参数
返回值
返回函数计算结果。

from functools import reduce
def add(x

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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