f = lambda x, y, z: x + y + z
print(f(1, 2, 3)) # 6
g = lambda x, y=2, z=3: x + y + z
print(g(1, z=4, y=5)) # 10
# lambda表達式常用來編寫跳轉表（jump table），就是行為的列表或字典
L = [(lambda x: x**2),
(lambda x: x**3),
(lambda x: x**4)]
print(L[0](2),L[1](2),L[2](2)) # 4 8 16
D = {'f1':(lambda: 2+3),
'f2':(lambda: 2*3),
'f3':(lambda: 2**3)}
print(D['f1'](),D['f2'](),D['f3']()) # 5 6 8
# map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
# 將函數調用映射到每個序列的對應元素上並返回一個含有所有返回值的列表
def inc(x, y):
return (x, y)
la = [1, 2, 3, 4]
lb = ['Sun', 'M', 'T', 'W', 'T', 'F', 'S']
l1 = list(map(inc, la, lb)) # <class 'list'>: [(1, 'Sun'), (2, 'M'), (3, 'T'), (4, 'W')]
l2 = list(map((lambda x, y: x * y), la, la)) # 兩個參數的 <class 'list'>: [1, 4, 9, 16]
l3 = list(map((lambda x: x**2), la)) # 使用lambda形式 <class 'list'>: [1, 4, 9, 16]
l4 = list(x**2 for x in range(1, 5)) #這樣更快 <class 'list'>: [1, 4, 9, 16]
l5 = list(x+y for x in range(5) if x%2 == 0 for y in range(10) if y%2 ==1)
# <class 'list'>: [1, 3, 5, 7, 9, 3, 5, 7, 9, 11, 5, 7, 9, 11, 13]
# filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
# 為已知的序列的每個元素調用給定的布爾函數，調用中，返回值為非零的元素將被添加至一個列表中
def fun1(x):
if x > 100:
return True
else:
return False
f1 = list(filter(fun1, [2, 101, 600, 3])) # <class 'list'>: [101, 600]
f2 = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, la)) # <class 'list'>: [2, 4]
f3 = list(filter(lambda x: True if (x > 'a') else False, ['a', 'b', 'c'])) # <class 'list'>: ['b', 'c']
# reduce(function, sequence[, initial]) -> value
# (概括：把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算)
# function參數是一個有兩個參數的函數，reduce依次從sequence中取一個元素，
# 和上一次調用function的結果做參數再次調用function。第一次調用function時，
# 如果提供initial參數，會以sequence中的第一個元素和initial作為參數調用function，
# 否則會以序列sequence中的前兩個元素做參數調用function。
from functools import reduce
c = reduce(lambda x, y: x + y, la) # 10
c = reduce(lambda x, y: x + y, la, 100) # 110
