Курс Python → Лямбда-функции для min/max

Лямбда-функции в Python — это анонимные функции, которые позволяют создавать функции «на лету» без использования ключевого слова def. Они обычно используются в качестве аргументов для других функций, которые принимают функции в качестве параметров. Одним из примеров использования лямбда-функций является нахождение минимальных и максимальных значений в наборе данных.

Для нахождения минимального значения в наборе данных можно использовать функцию min() . Например, если у нас есть список чисел, мы можем передать этот список в функцию min() , чтобы получить самое маленькое число. Также можно использовать лямбда-функцию для определения специального критерия для поиска минимального значения.

numbers = [5, 2, 8, 1, 9]
min_number = min(numbers)
print(min_number)  # Output: 1
min_number_custom = min(numbers, key=lambda x: x % 2)
print(min_number_custom)  # Output: 2

Аналогично, для нахождения максимального значения в наборе данных можно использовать функцию max() . Принцип работы функции max() аналогичен функции min() . Мы можем передать список чисел и получить самое большое число, либо использовать лямбда-функцию для более сложных критериев поиска максимального значения.

max_number = max(numbers)
print(max_number)  # Output: 9
max_number_custom = max(numbers, key=lambda x: x % 2)
print(max_number_custom)  # Output: 9

Таким образом, использование лямбда-функций вместе с функциями min() и max() позволяет гибко настраивать процесс поиска минимальных и максимальных значений в наборе данных в Python. Это удобный и эффективный способ работы с коллекциями элементов, позволяющий определить специальные критерии для поиска экстремальных значений.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Определение основы слова с showballstemmer
  2. Присвоение и ссылки
  3. Оператор распаковки в Python
  4. Преобразование данных в Python
  5. Логирование с Logzero: ротация файла
  6. CLI-инструмент howdoi
  7. Реализация метода __abs__ в Python
  8. Поиск подстроки в строке
  9. Работа с датой и временем в Python
  10. Оптимизация параметров в Python
  11. Открытие, чтение и закрытие файла
  12. Быстрый поиск кода
  13. Создание вложенного генератора
  14. Проектирование Singleton с метаклассом
  15. Переопределение оператора % для объектов
  16. Представление бесконечности в Python
  17. Проверка элементов списка условием
  18. Оператор in для Python
  19. Работа с контекстными переменными
  20. Dict Comprehension в Python
  21. Работа с Path в Python
  22. Python reversed() vs срез[::-1]
  23. Отправка POST-запроса в REST API
  24. Создание копии итератора
  25. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  26. Работа с модулем random
  27. Сортировка и обратный порядок
  28. Оптимизация памяти в Python
  29. Принципы Zen of Python
  30. Методы и функции в Python
  31. Многострочные комментарии в Python
  32. Оператор «is not» в Python
  33. Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
  34. Вложенные функции в Python
  35. Метод __iand__ для пользовательских классов
  36. Декоратор защиты анонимных пользователей
  37. Изменение логики работы с временем
  38. Операторы объединения в Python 3.9
  39. Умножение строк и списков
  40. Antigravity модуль
  41. Проверка элемента в множестве.
  42. Объединение списков в строку
  43. Метод ipow для возведения в степень
  44. Поиск уникальных элементов строкой в Python
  45. Удаление символа из строки
  46. Модуль functools в Python
  47. Класс Counter() для подсчета элементов

Marketello читают маркетологи из крутых компаний