Python lambda 浅析

本文详细介绍了Python中lambda和def的区别,包括lambda的特性、用途和与def的对比,帮助开发者更好地理解和运用这两种创建函数的方式。
     python lambda是在python中使用lambda来创建匿名函数,而用def创建的方法是有名称的,除了从表面上的方法名不一样外,python lambda还有哪些和def不一样呢?
    (1)、 python lambda会创建一个函数对象,但不会把这个函数对象赋给一个标识符,而def则会把函数对象赋值给一个变量。
    (2) 、python lambda它只是一个表达式,而def则是一个语句。

下面是python lambda的格式,很精简:
lambda x: print x


如果你在python 列表解析里用到python lambda,我感觉意义不是很大,因为python lambda它会创建一个函数对象,但马上又给丢弃了,因为你没有使用它的返回值,即那个函数对象。也正是由于lambda只是一个表达式,它可以直接作为python 列表或python 字典的成员,比如:

info = [lambda a: a**3, lambda b: b**3]


        在这个地方没有办法用def语句直接代替。因为def是语句,不是表达式不能嵌套在里面,lambda表达式在“:”后只能有一个表达式。也就是说,在def中,用return可以返回的也可以放在lambda后面,不能用return返回的也不能定义在python lambda后面。因此,像if或for或print这种语句就不能用于lambda中,lambda一般只用来定义简单的函数。

下面举几个python lambda的例子:
1)、单个参数的:
g = lambda x:x*2
print g(3)
结果是6
2)、多个参数的:
m = lambda x,y,z: (x-y)*z
print m(3,1,2)

结果是4


转自:http://www.cnblogs.com/wanpython/archive/2010/11/01/1865919.html

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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