Необязательный аргумент в лямбда-функции
У меня есть функция:
cost(X, model, reg = 1e-3, sparse) И мне нужно передать эту функцию другой в форме:
- создать лямбда-функцию из строки ** правильно **
- TypeError: возвращаемые массивы должны быть из ArrayType, используя lambdify of sympy в python
- Выражение лямбда Python
- E731 не назначают лямбда-выражение, используйте def
- Qt - слот подключения с аргументом, использующий лямбда
f(X, model) f(X, model, reg = reg)
Я использую лямбда для этого:
f = lambda X, model: cost(X, model, sparse = np.random.rand(10,10))
И питон жалуется, что лямбда получила неожиданный аргумент reg. Как это сделать правильно?
Если я сделаю другой путь:
f = lambda X, model, reg: cost(X, model, reg = reg, sparse = np.random.rand(10,10))
Тогда это не работает в первом случае.
- Pandas dataframe добавляет поле, основанное на нескольких операторах if
- Ограничения Python по сравнению с Ruby: lambda's
- Лямбда-итерация Python не работает должным образом
- Сортировка Python с использованием ключа и лямбда, что делает лямбда?
- lambda i = i: foo (i) in for loop не работает
2 Solutions collect form web for “Необязательный аргумент в лямбда-функции”
Лямбда принимает ту же подпись, что и обычные функции, и вы можете дать reg по умолчанию:
f = lambda X, model, reg=1e3: cost(X, model, reg=reg, sparse=np.random.rand(10,10))
То, что вы даете, зависит от того, что по умолчанию функция cost назначила этому параметру. Эти значения по умолчанию хранятся в этой функции в структуре cost.__defaults__ , соответствующей именам аргументов. Возможно, проще всего использовать inspect.getargspec() для интроспекции этой информации:
from inspect import getargspec spec = getargspec(cost) cost_defaults = dict(zip(spec.args[-len(defaults:], spec.defaults)) f = lambda X, model, reg=cost_defaults['reg']: cost(X, model, reg=reg, sparse=np.random.rand(10,10))
Кроме того, вы можете просто передать любой дополнительный аргумент ключевого слова:
f = lambda X, model, **kw: cost(X, model, sparse=np.random.rand(10,10), **kw)
вы пробовали что-то вроде
f = lambda X, model, **kw: cost(X, model, sparse = np.random.rand(10,10), **kw)
то reg (и любой другой именованный аргумент, который вы хотите пройти (кроме разреженного)), должен работать нормально.
- В Python, как вы определяете, работает ли ядро в 32-битном или 64-битном режиме?
- Журналы Heroku для проектов Django пропускают ошибки