这个 Python 函数是如何读取的？

Question

维基百科有以下softmax 的示例代码。

>>> import numpy as np
>>> z = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 2.0, 3.0]
>>> softmax = lambda x : np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))
>>> softmax(z)
array([0.02364054, 0.06426166, 0.1746813 , 0.474833  , 0.02364054 , 0.06426166, 0.1746813 ])

当我运行它时，它运行成功。我不明白如何阅读lambda 函数。尤其是参数x如何引用分子中的一个数组元素，并跨越分母中的所有元素？

[注：The question 这个问题大概重复了大约lambdas。这个问题不一定是关于lambda。它是关于如何阅读np 约定的。 @Paul Panzer 和 @Mihai Alexandru-Ionut 的答案都回答了我的问题。太糟糕了，我无法在回答问题时同时检查两者。

确认我理解他们的回答（并澄清我的问题是关于什么的）：

• x 是整个数组（应该是因为数组作为参数传递）。
• np.exp(x) 返回每​​个元素 x[i] 替换为 np.exp(x[i]) 的数组。调用这个新数组x_new。
• x_new/np.sum(x_new) 将x_new 的每个元素除以x_new 的总和。

]

Answer 1

三句话。

示例中lambda 的使用实际上是不好的风格，参见。本段来自Python style guide：

始终使用 def 语句而不是赋值语句 将 lambda 表达式直接绑定到标识符。

是的：

def f(x): 返回 2*x

没有：

f = λx: 2*x

第一种形式表示生成的函数对象的名称是 特别是“f”而不是通用的“”。这更 通常对回溯和字符串表示很有用。使用 赋值语句消除了 lambda 的唯一好处 表达式可以通过显式的 def 语句提供（即它可以 嵌入到更大的表达式中）

重新内容。你看到的是数组算术。 np.exp 是一个 numpy ufunc，它按元素操作，因此它将返回一个与其参数形状相同的数组。 np.sum 是一个归约函数，当使用数组作为其唯一参数调用时，它将返回一个标量。 / 运算符被二进制ufunc 重载；像 np.exp 一样，它按元素运行。此外，它还进行广播：在这种情况下，标量分母将与数组分子的每个元素配对，从而形成一个数组。

最后：Here 是如何实现softmax properly。

Answer 2

lambda 表达式类似于anonymous function。在这种情况下，行

softmax = lambda x : np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))

等价于

def softmax(x):
    return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))

Answer 3

我不明白如何阅读 lambda 函数。

lambda 函数是一个匿名函数，不绑定名称

特别是，参数x如何引用数组中的元素 分子和跨度分母中的所有元素？

不，参数x 不是指数组元素，而是指整个数组。 np.exp(x) 方法也返回一个新数组。

通过写入np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))，由np.exp(x)产生的数组将被划分为sum，这意味着数组中的每个项目都将被划分为该总和。