python有个符号计算的库叫sympy,可以直接用这个库求导数然后解导数=0的方程,参考代码如下：
from sympy import *
x = symbols('x')
eq = diff(y, x)
solve(eq, x)
划线部分是：把()中的dx/dy用前一行等式中的1/y'代替,再把dy换成1/dx乘以dx/dy分别写在了(1/y')的两边......
写个例子吧,需要安装numpy数学库
#!/usr/bin/python
import numpy as np
#方程参数列表抽象成一下形式：
#求解
np.roots(args)
运行即可求解了,如果没有实根会给虚根的结果
①.、map
map()函数接受两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上,并把结果作为新的Iterator返回.
def f(x):
...
list(r)
from functools import reduce
def add(x, y):
... return x + y
也就是说,假设python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码.
用于过滤序列,和map函数类似,filter也接收一个函数和一个序列,不同于map的是,filter把传入的函数依次作用于每一个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素,例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写：
def is_odd(n):
把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 结果: ["A", "B", "C"]
可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个筛选函数.
无论冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小.如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,所以呢,比较的过程必须通过函数抽象出来,Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序：
变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数称为高阶函数.
python高阶函数有哪些?
map函数
map()是python内置的高阶函数,它接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并且把结果作为新的列表返回.
filter函数
filter()同样也是接收一个函数和一个序列,和map()不同的是,filter函数把传入的函数依次作用于每个元素,然后返回返回值是True的元素.
reduce函数
reduce()把一个函数作用到一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算.
lambda函数
lambda()有时候传参数时不需要显示自定义的函数,直接传入匿名函数更方便;冒号前面的X,y表示函数参数,匿名函数不需要担心函数名的冲突,匿名函数也是一个函数对象,可以吧匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用函数,匿名函数也可以作为返回值返回.
sorted函数
sorted()作为python内置高阶函数之一,其功能是对序列(列表、元组、字典、集合、字符串)进行排序.
将函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数. 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式.
变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数.如下所示：
map(fun, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回.
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表.
闭包的定义?闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包?
如何使用闭包?典型的使用场景是装饰器的使用.
global与nonlocal的区别：
简单的使用如下：
偏函数主要辅助原函数,作用其实和原函数差不多,不同的是,我们要多次调用原函数的时候,有些参数,我们需要多次手动的去提供值.
而偏函数便可简化这些操作,减少函数调用,主要是将一个或多个参数预先赋值,以便函数能用更少的参数进行调用.
我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到,partial 一定接受三个参数,从之前的例子,我们也能大概知道这三个参数的作用.简单介绍下：
总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享,主题内容总结如下：
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