python中lambda和map

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• 1.lambda
  • 例1
  • 例二
• 2.map
• 例子

 

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1.lambda

这个可以看成函数的简化版，下面看几个例子：

例1

a = 10
f = lambda x: x * a
print(f)
print(type(f))
print(f(3))

<function <lambda> at ...>      # 这里的 ... 指得是运行代码时分配的地址
<class 'function'>
30

例二

add=lambda x,y:x+y
print(add(3,4))

7

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2.map

map(function,iterable,...)
它的功能是：将指定的函数，依次作用于可迭代对象的每个元素，并返回一个迭代器对象。这个可迭代对象，可以是一个也可以是多个。
参数
function-我们指定的函数（或数据类型），可以是python内置的，也可以是自定义的。
iterable-可迭代的对象，例如列表，元组，字符串等。
返回值
返回一个可迭代对象，一般搭配list()使用，输出列表

例如：

#自定义一个函数a,返回x*2的值
def a(x):
    return x*2
 
#定义列表
lis1=[1,3,5,7,9]
 
#对列表中的每个数运用函数a，返回迭代器
lis1_a=map(a,lis1)
 
#输出迭代器中的值
for num in lis1_a:
    print(num)
    
#输出结果
'''
2
6
10
14
18
'''

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例子

本来是上面的然后要转化成下面
代码

inputfile = '../data/menu_orders.xls'
outputfile = '../tmp/apriori_rules.xls'  # 结果文件
data = pd.read_excel(inputfile, header = None)
print(data)
print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵...')
ct = lambda x : pd.Series(1, index = x[pd.notnull(x)])  # 转换0-1矩阵的过渡函数
b = map(ct, data.values)  # 用map方式执行,这个是对data中的每一个进行遍历，然后按照ct处理
data = pd.DataFrame(list(b)).fillna(0)  # 实现矩阵转换，空值用0填充
print(u'\n转换完毕。')
print(data)

我们看一下map之后的数据,也就是list(b)