lambda函数中的python迭代过程

我有一个简单的python函数

def positiveGauss(mean,stdev):
        result = -1
        while result < 0:
                result = mean + np.random.randn()*stdev
        return result

def positiveGauss（平均值，标准偏差）：
结果=-1
结果<0时：
结果=平均值+np.random.randn（）*stdev
返回结果

是否可以使用lambda执行相同的技巧？它需要在lambda内部进行迭代，但我仍然相信这是可能的。

如果结果<0，则为正高斯=lambda平均值，stddev，result=-1：正高斯（平均值，stddev，mean+np.random.randn（）*stddev）

positive_gauss = lambda mean, stddev, result = -1: positive_gauss(mean, stddev, mean + np.random.randn()*stddev) if result < 0 else result 

这是一个递归函数。我来分解一下-

lambda mean, stddev, result = -1:  # takes 3 parameters 
    positive_gauss(mean, stddev, mean + np.random.randn()*stddev) if result < 0 
    # ^ Your first condition, if its true call the same function modifying result
    else result # if the above one fails just return result.

lambda-mean，stddev，result=-1:#取3个参数
如果结果小于0，则为正高斯（平均值，标准差分，平均值+np.random.randn（）*标准差分）
#^如果第一个条件为真，则调用相同的函数修改结果
else result#如果上述方法失败，则返回结果。

是的，作为@juanpa.arrivillaga，不应该使用它，因为它失去了匿名函数的本质。

为了多样性：

lambda m, s: next(x for x in (m + np.random.randn() * s for _ in iter(int, 1)) if x >= 0)

一种非递归解决方案，利用了iter的两参数形式和两个生成器表达式

iter（int，1）

调用

int（）。因此，内部生成器表达式

(m + np.random.randn() * s for _ in iter(int, 1))

是一个生成器，它计算并无限期地生成
m+np.random.randn（）*s
。外部生成器表达式逐个从内部表达式获取值，但只生成等于或大于零的值。然后，
next
函数从外部生成器获取第一个值，这是内部生成器根据条件生成的第一个值。
AFAIK，no，这在lambdaDo中是不可能的。您绝对想在

时去掉

？因为有一种统计方法可以做到这一点。与逆规范化函数有关。从区间[0，t]（其中0mean

和

stdev

@Elmex80s我需要截断正态分布。分布必须是正态分布。这是我以前的统计课本上的想法，也许不是最好的。很好，但你们应该指出，人们永远不会使用这个。事实上，由于您已经命名了lambda，它实际上并不符合lambda函数的精神。@hashcode55它真的很酷！非常感谢。我不知道lambda可以是递归的，是的，确实可以。Lambda函数的灵感来自函数编程，其中只有递归。没有循环。经过非常仔细的思考，我决定@vaultah解决方案更好。如果mean为负，这不是堆栈或内存溢出，我们寻找的是正态分布的一小部分。@是的，递归在python中确实会遇到这个问题（没有TCO）。我也喜欢vaultah的解决方案！看起来很有效，但为什么？！你能更好地解释一下整个结构吗？@rth：我加了解释，嗯，我也喜欢。真的不知道哪种解决方案更好，你的还是@hashcode55。两者都有道理。谢谢你。@啊，我真想用这个打高尔夫球！哈哈