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lambda基础知识 代码
核心算法#xff1a; lambda基础知识 lambda 是 Python 中的一个关键字#xff0c;用于创建匿名函数。匿名函数是一种没有具体名称的小型、临时的函数#xff0c;通常用于一次性的、简单的操作。lambda 函数的语法如下#xff1a;python
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lambda基础知识 代码
核心算法 lambda基础知识 lambda 是 Python 中的一个关键字用于创建匿名函数。匿名函数是一种没有具体名称的小型、临时的函数通常用于一次性的、简单的操作。lambda 函数的语法如下python
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lambda arguments: expression
lambda关键字用于声明匿名函数。
arguments参数列表类似于普通函数的参数列表。
expression函数体即返回值的表达式。
举例说明python
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# 使用普通函数的方式定义
def add(x, y):return x y# 使用 lambda 表达式定义
add_lambda lambda x, y: x y# 调用普通函数
result_normal add(2, 3)# 调用 lambda 函数
result_lambda add_lambda(2, 3)print(result_normal) # 输出5
print(result_lambda) # 输出5
在上面的例子中add_lambda 是一个使用 lambda 表达式定义的匿名函数它与普通函数 add 具有相同的功能。lambda 函数通常用于函数体比较简单的情况例如在函数式编程、map、filter、sorted 等函数中作为参数传递。d代码 代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 构建方程
f lambda x: (x - 3.5) ** 2 - 4.5 * x 10# 导函数
g lambda x: 2 * (x - 3.5) - 4.5x np.linspace(0, 10, 1000)y f(x)plt.plot(x, y)
plt.xlabel(x)
plt.ylabel(f(x))
plt.title(Plot of the function f(x))
plt.grid(True)
plt.show()#常规方法另导数为0可以求解函数,x 5.75#如果没有确切方程或者无法求导梯度下降算法#学习率
eta 0.3#随机初始值
x np.random.random_integers(0,12,1)[0]last_x x 0.1#精确度
precision 0.00001print(随机x为 , x)while True:if np.abs(x - last_x) precision:breaklast_x xx x - eta * g(x)print(更新后x为,x) 核心算法
