python lambda表示式的介紹和使用

2021-08-07 19:26:51 字數 1175 閱讀 8843

python 允許用 lambda 關鍵字創造匿名函式。匿名就意味著不需要顯式的定義,比如python定義乙個函式要以def開頭,但是我們使用lambda不需要def也能定義乙個函式。

然而,作為函式,它們也能有引數。乙個完整的 lambda「語句」代表了乙個表示式,這個表示式的定義體必須和宣告放在同一行。lambda函式的語法如下:

lambda [arg1[, arg2, … argn]]: expression

引數是可選的,如果使用的引數話,引數通常也是表示式的一部分。

lambda 表示式返回可呼叫的函式物件。

用合適的表示式呼叫乙個 lambda 生成乙個可以像其他函式一樣使用的函式物件。它們可被傳入給其他函式,用額外的引用別名化,作為容器物件以及作為可呼叫的物件被呼叫(如果需要的話,可以帶引數)。當被呼叫的時候,如過給定相同的引數的話,這些物件會生成乙個和相同表示式等價的結果。它們和那些返回等價表示式計算值相同的函式是不能區分的。

比如如下使用:

lambda :true

沒有引數,返回乙個true

def

add(x, y):

return x + y ? lambda x, y: x + y

x,y是函式的引數,lambda建立了乙個表示式,返回乙個函式物件,引數是x,y

也可以這樣:

add_ = add(x, y): return x + y ? lambda x, y: x + y
使用的時候,只要呼叫

c =add_(a, b)
就可以實現a+b的操作

同樣的,在tensorflow中如果想定義乙個簡單的卷積操作,可以這樣使用:

conv = lambda inputs, dim: tf.nn.conv2d(inputs, dim, [1, ksize_h,ksize_w, 1], padding=padding)
返回的是乙個卷積函式物件,輸入包含兩個引數,接下來使用卷積的時候,直接呼叫

conv1 =conv(inputs, out_dim)
即可,這樣就完成了一次簡單的卷積運算,有些時候簡直好用

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