python复杂函数表示的简单介绍

python高阶函数有哪些

1、map

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map()函数接受两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上,并把结果作为新的Iterator返回。

举例,比如我们有一个函数f(x)=x*2,要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上,就可以用map()实现。

def f(x):

... return x*2

...

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x*2,还可以计算任意复杂的函数,比如把这个list所有的数字转为字符串:

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,

x3……]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算。简单来说,就是先计算x1和x2的结果,再拿结果与x3计算,依次类推。比如说一个序列求和,就可以用reduce实现。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

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也就是说,假设python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码。

3、filter

用于过滤序列,和map函数类似,filter也接收一个函数和一个序列,不同于map的是,filter把传入的函数依次作用于每一个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素,例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 结果: ["A", "B", "C"]

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个筛选函数。

4、sorted

无论冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来,Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36]

如何定义Python函数说明

。 say_id就是对象的函数,你能够调用它。每个对象的函数都需要一个self参数,表示[color]这个对象。 图形界面的奥秘其实并不深奥。我相信很多人学习windows编程都是从写一个窗口开始的,而且都是从尝试理解那个消息和事件驱动的模型入手的。大体的过程是这样的,窗口就是用象素画出来的。你可以把一个窗口想象成一个窗口,也可以把窗口看成一堆象素的集合。就像有人说看女色不过是皮肉色相一样。 而对于图形界面的操控一般是通过鼠标和键盘来完成的。鼠标在屏幕上有一个自己的形象,那就是一个箭头(当然你也可以调整这个图形为其他好玩的东西,it is your freedom)。而键盘呢则一般表示为一个虚线的框,表示这个是键盘的”焦点“所在的地方。 或者是编辑框中闪动的竖杠。 Python函数这两点中有一个共同点,就是都有一个位置来确定要操作的对象。你点下鼠标的时候,你操作的就是鼠标的箭头尖端指向的那个空间,而键盘按下也是在其焦点所在的控件那儿放声。 然后就像一封信一样从操作系统投递到了窗口所在的应用程序。然后应用程序有一个事先注册的”窗口过程“,其实就是一个函数,用来接收这封“信”。其实就是接收到传过来的参数。 然后再进行一些判断,作出一定的响应。这个就是所谓的事件驱动。在没有冗长的代码,和展示所有细节的情况下,如果你真的以前对这个过程一无所知,肯定会觉得非常茫然。这个一笔带过的叙述其实只是让你有一个感性的认识。其实在Python中使用窗口根本不用管诸葛么多。 基本上只是把自己要的窗口和控件,给一些位置的参数,一些文字的提示内容的参数就能把窗口摆好,显示出来。然后再通过代码告诉Python函数 ,当“这个按钮按下的时候执行这个函数”源码天空 ,然后就能让窗口有响应。 最后记得给一个退出窗口的办法就一切OK了。其中能省的复杂度基本上都被库给隐藏掉了。付出的代价是慢一些,但是我就不相信你能感觉出来,除非你用的电脑连vcd都看不流畅。所以大可放心的享受这种便利。

Python 怎么用代码实现解"复杂的复合函数的值域"类型的数学题?

解"复杂的复合函数的值域"类型的数学题可以使用 Python 中的函数来实现。

首先,我们需要定义各个组成复合函数的子函数。这些子函数可以使用 Python 中的 math 库来实现,也可以自己定义。例如,我们定义一个复合函数 f(x) = cos(e^x),那么我们可以定义子函数 f1(x) = e^x 和 f2(x) = cos(x)。

然后,我们可以使用 Python 中的 lambda 函数来定义复合函数 f(x) = cos(e^x)。lambda 函数是一种匿名函数,可以用来定义简单的函数。例如,我们可以使用如下代码定义复合函数 f(x) = cos(e^x):

from math import exp, cos

f = lambda x: cos(exp(x))

最后,我们可以使用 Python 中的函数来计算复合函数的值域。例如,我们可以使用如下代码来计算函数 f(x) = cos(e^x) 在 x = 1 时的值:

x = 1print(f(x))

注意,上述代码仅供参考,具体的实现可能会有所不同,要根据具体题目来设计代码。

Python中几个特殊的函数

1、 定义一个特殊的 __slots__ 变量,来限制该class实例能添加的属性

2、 内置的 @property(关键字) 装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的。@property.setter(这里的property是类里面的属性名)负责把一个setter方法变成属性赋值。

3、 __str__(),__repr__(),__iter__(),__next__(),__getitem__(),__setitem__(),__delitem__(),__getattr__(),__call__()


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