[Python基礎]Lambda匿名函式
有別於上一篇自定函式，如果我只是想要重複做一些很簡單的運算，還有沒有更簡潔的方式，那就是Lambda匿名函式。
本文將介紹，Lambda匿名函式的用法，也比較跟自定函式的差異之處。
Lambda匿名函式語法
fun = lambda arguments: expression
指定名稱 = 參數1,參數2,...: 運算式
lambda是關鍵字。arguments是參數列表，可以是零個或多個參數。expression是一個單一的表達式，該運算式的計算結果將成為這個匿名函數的返回值。
程式範例
簡單的加法函式
用簡單的加法來比較匿名函式與自定函式的差異，匿名函式一行就搞定了，也不用定義函式名稱。
add = lambda x, y: x + y
def add_fun(x,y):
return x+y
print(add(1,2)) # output 3
print(add_fun(1,2)) # output 3
導入1,2代入x,y返回x+y
計算平方的函式
square = lambda x: x**2
def calculate_square(x):
return x**2
print(square(4)) # output: 16
print(calculate_square(4)) # output: 16
進階用法
lambda 函數可以結合多種內建函數和標準庫函數，以應用於各種情境。
map 函式：
map 函式將一個函式應用於一個或多個可迭代對象的對應元素。 lambda 函數通常與 map 一起使用，尤其是對列表中的每個元素進行操作。
語法
map(function, iterable_1, iterable_2,...)
- function : 函式
- iterable : 一個或多個可迭代對象，例如list，dit，tuple，set。
計算平方的函式 + 列表輸入
結合lambda 函式一起使用，利用此方法，讓numbers每個元素都進入lambda 函式運算在返回列表。
lambda 函式 + Map函式
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared) # 輸出: [1, 4, 9, 16, 25]
列表每個元素依序到函數算
也可以將上方有出現過的自定函式範例套過來，一樣結合map函式來做應用。
有此範例就能明顯感受到兩者差異，map結合匿名函式一行就看得清楚，是在做什麼，但結合自定函式，還要往上看自定函式是做什麼運算式。
自定 函式 + Map函式
def calculate_square(x):
return x**2
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(calculate_square, numbers))
print(squared) # 輸出: [1, 4, 9, 16, 25]
filter 函數：
filter函數用於過濾可迭代對象中的元素，返回滿足條件的元素列表。
語法
filter(function, , iterable_2,...)
- function : 函式
- iterable : 一個或多個可迭代對象，例如list，dit，tuple，set。
只取偶數+列表輸入
lambda 函式 + filter函式
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 輸出: [2, 4, 6, 8, 10]
- numbers中的元素，依序代入x，
- 代入至運算式的x做運算，滿足餘除2等於0的狀況就將該值返回至even_numbers的list儲存，
- 最後輸出[2, 4, 6, 8, 10]。
運算示意圖
自定 函式 + filter函式
兩者的差異就在filter代入Funtion那參數改為自定函式或匿名函式。
匿名函式優點在簡潔，在大型專案中常見，這樣可避免一推自定函式跟函式名稱
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 輸出: [2, 4, 6, 8, 10]
# 對應的自定義函式
def is_even(x):
return x % 2 == 0
even_numbers_custom = list(filter(is_even, numbers))
print(even_numbers_custom) # 輸出: [2, 4, 6, 8, 10]
sorted 函數：
sorted 函數用於對可迭代對象進行排序。它返回一個新的已排序的列表，而不改變原始可迭代對象。
語法
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
iterable: 要排序的可迭代對象，例如列表、元組、字典的鍵或值等。key（可選）: 用於指定一個函數，該函數將應用於每個元素，並根據函數的結果進行排序。默認為None，表示直接比較元素本身。reverse（可選）: 一個布爾值，表示是否按照降序排列。默認為False，即升序排列。
簡單排序：
默認為生序排列，由小排到大。
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)
# 輸出: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
降序排序：
reverse=True為降序，由大排到小。
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_numbers_desc = sorted(numbers, reverse=True)
print(sorted_numbers_desc)
# 輸出: [9, 6, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 1, 1]
在字典上使用 key 進行排序：
key參數導入匿名函式
要先轉換成列表，才會有元素索引概念，才能去迭代整理。
grades = {'Alice': 90, 'Bob': 75, 'Charlie': 88, 'David': 92}
sorted_grades = sorted(grades.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(sorted_grades)
# 輸出: [('David', 92), ('Alice', 90), ('Charlie', 88), ('Bob', 75)]
1. grades.items(): 將字典轉換為包含鍵-值對的元組列表，每個元組的形式為 (key, value)。
2.grades.items() 返回的是一個類似 [('Alice', 90), ('Bob', 75), ('Charlie', 88), ('David', 92)] 的列表。當你對這個列表使用 sorted 函數時，你需要告訴它按照哪個鍵進行排序。這裡使用 key=lambda x: x[1]，表示按照每個元組中的第二個元素（即成績）進行排序。
key=lambda x: x[1]: 使用lambda函數定義排序的鍵，這裡是使用每個元組的第二個元素（即成績）作為排序的依據。reverse=True: 指定降序排列。- 並將排序後的結果賦值給
sorted_grades。
使用 key 參數進行排序：
排序的依據是每個字典中 'age' 鍵對應的值，此範例已經是列表，所以不用像上面的範例去做轉換。
students = [
{'name': 'Alice', 'age': 25},
{'name': 'Bob', 'age': 22},
{'name': 'Charlie', 'age': 28}
]
# 根據年齡升序排列
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x['age'])
print(sorted_students)
# 輸出: [{'name': 'Bob', 'age': 22}, {'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Charlie', 'age': 28}]
- 學生列表
students：定義了一個列表，其中包含三個字典，每個字典表示一位學生，包含'name'和'age'兩個鍵。 key=lambda x: x['age']: 使用lambda函數定義排序的鍵，目的是取出['age']的值讓sorted來排序。- 將排序後的結果賦值給
sorted_students。
圖中的1,2,3代表依sorted_students元素編號依序引入取出，正常元素編號為0開始，這裡為方便大家聯想，故由順序1開始。
依元素編號來做排序
注意key取出來的值是要使用整數、浮點數或其他可比較的型態。
程式一定要練習打打看，或修改其參數試試，才能理解貫通
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