lambda:

• lambda是一個表達式，也可以說是一個匿名函數。
• lambda [ arg1 [arg2, arg3, … argN] ] : expression，lambda右側的表達式冒號左邊為參數值，右邊為計算表達式。例如：對兩個數進行求和。

p = lambda x, y: x + y

2.創建字典的三種方法：

• d = {‘today‘: 20, ‘tomorrow‘: 30}
• dict([[‘today‘, 20], [‘tomorrow‘, 30]])
• dict.fromkeys([‘today‘, ‘tomorrow‘], 20, 30)

3.集合：

• s = {1, 2, 2, 3}　　　　# 註意2會自動去重，得到{1, 2, 3}
• s = set([1, 2, 2, 3])　　# 得到{1, 2, 3}

4.集合的一些運算：

• a = t | s　　# t和s的並集
• b = t & s　 # t和s的交集
• c = t - s　　# 求差集（在t中不再s中）
• d = t ^ s　　# 對稱差集（在t或s中，但不會同時在兩者中）

5.map():(1)列表a = [1, 2, 3]，給列表每個元素加2得到b。

a = [1, 2, 3]

b = map(lambda x: x+2, a)

b = list(b)

在3.x需要b = list(b)這一步，因為map函數僅僅是創建一個待運行的命令容器，只有其他函數調用它的時候才會返回結果。

(2)map()接受多參數：map(lambda x, y: x*y ,a, b)表示將a, b兩個列表元素對應相乘。

6.reduce():

reduce()有點像map()，但map()函數用於逐一遍歷，reduce()函數用於遞歸計算。

reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1))

reduce命令首先將列表的前兩個元素作為函數的參數進行運算，然後將運算結果與第三個數字作為函數的參數，然後將運算結果與第四個數字作為函數的參數......依次類推，直到列表結束。用循環命令即為：

s = 1
for i in range(1, n+1):
    s 
 
= s * i

在2.x中，上述函數可直接使用，在3.x中，reduce()函數置於fuctools庫中，通過

from fuctools import reduce

7.filter():

filter()是一個過濾器，用來篩選列表中符合條件的元素，例如：

b = filter(lambda x: x > 5 and x < 8, range(10))
b = list(b)            # 結果為[6, 7],在3.x中需要這一步，2.x不需要

第二章數據分析簡介