高阶函数求解python 高阶方程式求解
Python 高阶函数的使用
1. Python有哪些高阶函数,功能分别是什么
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Python有三大高阶函数,分别是 map 、 reduce 、 filter 函数。
2. map高阶函数
map函数有两个参数,第一个参数要求传递一个函数对象,第二个参数要求传递一个可迭代序列。直接看案例
运行结果:
3. reduce高阶函数
reduce高阶函数位于functools模块中,使用前需要先进行导入。reduce高阶函数可以有三个参数,第一个参数要求传递一个函数对象(必传),第二个参数要求传递一个可迭代序列(必传),第三个函数是一个初始值(不必传,可以有默认值)。直接看案例
运行结果:
4. filter高阶函数
filter高阶函数有两个参数,第一个参数是一个函数对象,第二个参数是一个可迭代序列。直接看案例
运行结果:
Python 函数进阶-高阶函数
高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数,换句话说如果一个函数的参数是函数,那么这个函数就是一个高阶函数。
高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数,也有Python系统自带的内置高阶函数。
我们下面的例子中,函数 senior 的参数中有一个是函数,那么senior就是一个高阶函数;函数 tenfold 的参数不是函数,所以tenfold就只是一个普通的函数。
function:函数,可以是 自定义函数 或者是 内置函数;
iterable:可迭代对象,可迭代性数据。(容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器)
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来,然后放在到指定的函数中做处理,将处理之后的结果依次放入迭代器中,最后返回这个迭代器。
将列表中的元素转成整型类型,然后返回出来。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数,配合实现功能。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据,将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理,如果函数返回值为真,将数据保留;反之不保留,最好返回迭代器。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致。
计算数据,将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算,得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果,以此类推,直到所有的结果运算完毕,返回最终的结果。
根据功能我们就应该直到,reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。
将列表中的数据元素组合成为一个数,
iterable:可迭代对象;
key:指定函数,默认为空;
reverse:排序的方法,默认为False,意为升序;
如果没有指定函数,就单纯的将数据安札ASCII进行排序;如果指定了函数,就将数据放入函数中进行运算,根据数据的结果进行排序,返回新的数据,不会改变原有的数据。
注意,如果指定了函数,排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序,而不是排序计算之后的就结果数据。
将列表中的数据进行排序。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理,然后根据结果进行排序。
既然有了列表的内置函数sort,为什么我们还要使用sorted函数呢?
高阶函数就是将函数作为参数的函数。
文章来自
一文读懂Python 高阶函数
将函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就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。如下所示:
map(fun, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回。
定义一个匿名函数并调用,定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式
reduce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积计算。
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。
闭包的定义?闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包?
如何使用闭包?典型的使用场景是装饰器的使用。
global与nonlocal的区别:
简单的使用如下:
偏函数主要辅助原函数,作用其实和原函数差不多,不同的是,我们要多次调用原函数的时候,有些参数,我们需要多次手动的去提供值。
而偏函数便可简化这些操作,减少函数调用,主要是将一个或多个参数预先赋值,以便函数能用更少的参数进行调用。
我们再来看一下偏函数的定义:
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到,partial 一定接受三个参数,从之前的例子,我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下:
总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享,主题内容总结如下:
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