Python Lambda函数——一个有趣的问题

我有一个关于python中lambda函数的有趣问题。我很想听到你的精彩解释

short_list = np.array([1,2,3,4,5])
func_1 = lamda x: x*2 
func_2 = lamda x: x - x.mean()

当我们在短列表中使用函数1时，我们几乎将每个元素乘以2

在短列表上应用func_2时，我们用短列表的平均值减去每个元素

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我的问题是：既然lambda函数中的x表示列表中的每个元素，python怎么能将x.mean（）理解为短列表的平均值

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欢迎任何解释，非常感谢您的帮助

这是因为您使用的是np.array，因此x是一个向量

func_1=x*2与short_list*2相同。如果传递一个np.array，则数组将乘以2。（这不是按元素应用的-它一次应用于整个向量）

func_2与short_list相同-标量short_list.mean（）。这将产生一个包含每个元素的np.array（标量short_list.mean（）也不是按元素应用的，而是作为向量）

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底线是每个操作都直接在np.array上，而不是在其元素上。没有循环。

“python怎么能理解

x.mean（）

作为

short\u list

的平均值？”-好吧，它不“理解”

x

与

short\u list

是一样的。事实上，

lambda

s并不关心您作为参数传递什么-它们只需要一些

x

，不管它是什么。“因为lambda函数中的x代表列表中的每个元素”：这取决于您如何使用

lambda

。如果执行

func\u 1（短列表）

，

x

是整个数组；没有一个元素。可能是numpy实现了自己的映射行为，将列表上的操作视为元素本身的操作。但这与

lambda

s无关。事实上，当您执行func_2（short_list）时，

lambda

中的

x

引用您作为参数发送的内容，在本例中，它是您的short_list，因此当它调用

x.mean（）

时，实际上它调用

short_list.mean（）

。记住：lambda中的x表示参数passedTry

short\u list+1

或

short\u list-3

。您得到了什么结果？@ForceBru非常感谢您的评论！我得到了它！哇！非常感谢你！我现在明白了！有趣的是，我一直认为x意味着元素！伟大的很乐意帮忙。