该函数会映射一个列表中的所有元素,并返回映射后列表元素的平均值。想要清晰地理解以下函数,首先需要了解lambda函数和map函数以及列表平均值的求法
NB(注意): # 后面的部分表示输出结果
def average_by(lst, fn=lambda x: x):
return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)
print(average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n'])) # 5.0
机制:当执行average_by
函数时,会将dict(字典)元素{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }
以列表的形式传递给参数lst
,再将匿名函数lambda x: x['n']
传递给匿名函数函数参数fn
,fn=lambda x: x
中的lambda x: x
为匿名函数的一般表达,并且更改这个表达式不会对输出的结果造成影响,比如将fn=lambda x: x
更改为fn=lambda x: x +1
或者fn=lambda x: y
或者fn=lambda y: x
。
以下代码可供验证使用:
# debug 1:
def average_by(lst, fn=lambda x: x + 1):
return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)
print(average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n'])) # 5.0
# debug 2:
def average_by(lst, fn=lambda x: y):
return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)
print(average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n'])) # 5.0
# debug 3:
def average_by(lst, fn=lambda y: x):
return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)
print(average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n'])) # 5.0
但是当fn=lambda x: x
表达式不完整(不符合匿名函数的表达方式)时会报错。
代码如下:
# debug 4:
def average_by(lst, fn=lambda x: ): # lambda function is not complete
return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)
print(average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n'])) # invalid syntax
只有当我们更改输入的匿名函数lambda x: x['n']
时,才会影响到最终所求得的平均值的值。
代码如下:
# debug 5:
def average_by(lst, fn=lambda x: x):
return sum(map(fn, lst), 0.0) / len(lst)
print(average_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }, { 'n': 6 }], lambda x: x['n'] + 1)) # 6.0
我们看到,当我们将 x: x['n']
更改为x['n'] + 1
时,最终的平均值从5.0
变成了6.0
。