`map(lambda s: s != None, some_list)` 是什么意思？ [复制]答案

【问题标题】：What does `map(lambda s: s != None, some_list)` mean? [duplicate]`map(lambda s: s != None, some_list)` 是什么意思？ [复制]
【发布时间】：2023-02-20 22:43:23
【问题描述】：

我正在尝试使用 this tutorial 理解标准 Cart-pole 示例的深度 Q 学习算法，并且在 def optimize_model() 方法中，我不明白 lambda 表达式是返回布尔值还是索引：

non_final_mask = torch.tensor(tuple(map(lambda s: s is not None, batch.next_state)), device=device, dtype=torch.bool)

其中 batch.next_state 只是一个列表，而 s 仅在此行中定义。

从文档和this example来看，lambda s: s is not None产生了一个布尔值。但是，当我简单地输入 python 时：

>>> lambda s: s is None

我明白了

<function <lambda> at 0x100997010>

如果我确实从上述 lambda 表达式中得到了一个布尔值，map() 方法如何将它作为第一个参数处理？

感谢您提前提供帮助。

【问题讨论】：

函数是一个对象。如果你想称呼它，您需要添加括号并提供参数。 map 为您做这件事。
my_totally_cool_lambda = lambda s: s is None .... my_totally_cool_lambda ("Hi") .... my_totally_cool_lambda (None)
map 有据可查——它将一个函数作为第一个参数，将一个可迭代对象作为第二个参数——lambda s: s is not None 定义了一个使用 1 个参数并返回 True 或 False 的函数。 --> how-are-lambdas-useful
@Patrick Artner 谢谢！好的，那么在这种情况下 lambda 确实返回了一个布尔值。但是抱歉，我找不到 map() 如何将布尔值作为第一个参数处理，这就是我发布此问题的原因。
@trincot 谢谢！那么， map() 是否本质上执行了这个操作：(lambda s: s != None)(batch.next_state)？

标签： python lambda

【解决方案1】：

它不仅与 lambda 表达式有关，还与 map 函数有关。 Lambda 只是一个函数，实际上可以返回任何类型。

is_x_none_lambda = lambda x: x is None # Funtion is declared AND assigned

def is_x_none_function(x)->bool:
    return x is None

some_other_name = is_x_none_function

# In REPL if you don't invoke them:
is_x_none_function # <function is_x_none_function at 0x7f81b467ab60>
is_x_none_lambda # <function <lambda> at 0x7f81b467aac0>

a = None
b = "String, not a None..."

# The return type of both of them is hovever "bool" indeed
# Again in REPL if you invoke any of the above:
is_x_none_function(a) # True
is_x_none_lambda(a) # True

is_x_none_function(b) # False
is_x_none_lambda(b) # False

# map
test_data = [None, 5, "test str"]
# All the calls below do the same
tuple(map(is_x_none_function, test_data))
tuple(map(some_other_name, test_data)) 
tuple(map(lambda x: x is None, test_data))
tuple(map(is_x_none_lambda, test_data)) 
# Take function which I provide (which can be a function assigned to a variable OR a lambda) and invoke it on each element of the "test_data"
# The "tuple" is needed as well, cause without it, you'd get <map object at 0x7f81b4643190>

旁注：

而不是tuple，它可以是例如list 将map 转换为数据结构

【讨论】：

【解决方案2】：

map 是一种类型，但对于第一个近似值，您可以假设它是一个定义为的函数

def map(f, xs):
    for x in xs:
        yield f(x)

第二次近似，它可以采取多种的可迭代的参数。在这种形式中，它使用其函数参数将可迭代对象“压缩”在一起，而不仅仅是产生元组。

def map(f, *args):
    for t in zip(*args):
        yield f(*t)

在您的示例中，该函数作为 lambda 表达式提供，而不是使用 def 语句定义的函数。

non_final_mask = torch.tensor(tuple(map(lambda s: s is not None, batch.next_state)), device=device, dtype=torch.bool)

相当于

def not_none(s):
    return s is not None

non_final_mask = torch.tensor(tuple(map(not_none, batch.next_state)), device=device, dtype=torch.bool)

在任何一种情况下，map 都会产生一系列布尔值，这些值是通过对可迭代的batch.next_state 产生的每个元素应用一个函数而创建的；这些布尔值用于创建一个 tuple 作为第一个参数传递给 torch.tensor。

请注意map曾是Python 2 中的一个函数，它返回一个列表。

>>> map(lambda s: s is not None, [1, None, 'c', None])
[True, False, True, False]

在 Python 3 中，它变成了一个类型，这样它就可以返回一个惰性可迭代对象。（该函数仅在您迭代 map 的实例时应用，而不是在调用 map 时立即应用。）如果不存在 map 函数，Python 3 不太可能添加它（或者至少，它只能通过 itertools 模块使用，而不是作为内置类型使用）。 map 实际上总是可以替换为生成器表达式

# map(f, xs)
(f(x) for x in xs)

【讨论】：