Python Lambda 函数答案

【问题标题】：Python Lambda FunctionsPython Lambda 函数
【发布时间】：2019-11-21 23:27:12
【问题描述】：

所以我这里有这个功能，谁能解释一下这里发生了什么？我知道函数体中发生了什么，但不知道 lambda 函数是如何工作的我是 lambda 函数的新手，所以我不确定函数返回的方式或内容。 t 和 c 到底是什么？

def get_gradient(self, A, b, x, beta):
    return (lambda t,c: (2*self.lambda_*x - A.T@(b*t)/c, sum(-b*t)/c))(1/(1+np.exp(b*(A@x+beta))), A.shape[0]

A 是矩阵，b 和 x 是列向量，beta 和 lambda_ 是标量

【问题讨论】：

一个 lambda 表达式 只是一个创建函数的表达式。 lambda 函数与 def 语句创建的函数没有区别。

标签： python function lambda

【解决方案1】：

看起来你缺少最后一个右括号，所以我认为应该是：

def get_gradient(self, A, b, x, beta):
    return (lambda t,c: (2*self.lambda_*x - A.T@(b*t)/c, sum(-b*t)/c))(1/(1+np.exp(b*(A@x+beta))), A.shape[0])

这和做的一样：

def get_gradient(self, A, b, x, beta):
    def fn(t, c):
        return (2*self.lambda_*x - A.T@(b*t)/c, sum(-b*t)/c))
    return fn(1/(1+np.exp(b*(A@x+beta))), A.shape[0])

等同于：

def get_gradient(self, A, b, x, beta):
    t = 1/(1+np.exp(b*(A@x+beta)))
    c = A.shape[0]
    return (2*self.lambda_*x - A.T@(b*t)/c, sum(-b*t)/c))

【讨论】：

【解决方案2】：

这里，get_gradient(self, A, b, x, beta) 返回一个函数。换句话说，它是一个将定义另一个函数并将其作为输出返回的函数。如果您想根据不同类型的参数定义许多函数，这很有用。

我将向您推荐this post，以了解有关lambda 函数及其典型用途的更多信息。

但在您的情况下，一个更简单的示例可能会帮助您了解发生了什么！假设您有：

def f(a):
    return lambda x: x**a

这里，f 返回一个函数，该函数将 a 的幂应用于其输入。

一旦你有了这个，你可以这样做：

g = f(2)

这与您所做的结果基本相同：

def g(x):
    return x**2

无论哪种情况，您现在都可以：

g(5)

# > 25

【讨论】：

在我的情况下，t 和 c 到底是什么？
@SharhadBashar，它们只是传递给返回函数的参数。就像这里的示例中的x。
确实如此。正如@Chris 所说，t 和c 是函数的参数，将由第一个函数get_gradient() 返回。换句话说，一旦你使用了get_gradient()返回的函数，它们就会开始使用并且需要指定。
好的，我想我现在明白了 t = 1/(1+np.exp(b*(A@x+beta)) 和 c = A.shape[0]