【Python】lambda関数の使い方

はじめに

lambda関数(ラムダ式)、また無名関数と呼ばれています。
名前の通り、名前の無い関数です(笑)。
前編と前前編のleaky ReLUとReLUグラフを作成した時に、

list(map(lambda x: relu(x), X))

このようなコードがあります。今回はそれについて話したいと思います。

lambda関数

lambda parameter(s): expression

• parameter(s): パラメーターが複数であれば、"","" で区切りします。
• expression: 計算式です。

例:

tashisan = lambda x, y: x + y
print(tashisan(2, 4))
"""
結果:
6
"""

lambda関数+map関数

map(lambda parameter: expression, iterable)

反復可能なオブジェクトの各要素に、特定の計算式を適用します。

• iterable: 反復可能なオブジェクトです(listとか)。
• parameter: 反復可能なオブジェクトの各要素です。
• expression: 各要素に適用する計算式です。

例えば、学生の成績を全員に20点追加しようとするなら

student_scores = [20, 30, 40, 50]

score_up = map(lambda score: score + 20, student_scores)
print(score_up)
# <map object at 0x7f868734dd90>

score_upの戻り値はメモリのアドレスです。

listの戻り値が欲しかったら、

list(map(lambda xxx))

で書く必要があります。

もう一度試すと

print(list(score_up))
"""
結果:
[40, 50, 60, 70]
"""

ReLUグラフ作成時のコード

import numpy as np

# 反復可能なオブジェクト
X = np.linspace(-10, 10, 100)

# 計算式
def relu(x) :
    return max(x, 0)
    
list(map(lambda x: relu(x), X))

説明:
-10~10の間の100個数値をそれぞれReLUに適用させて、
戻り値をlistに格納します。

更新: コメントのご指摘により、

list(map(lambda x: relu(x), X))

は

list(map(relu, X))

また

[(relu(x) for x in X)]

に書けばいいです。

lambda関数 v.s 普通の関数(function)

最後に、lambda関数と普通の関数を軽く比較します。

	lambda	function
名前	必要ない	必要 (def fun_name:)
計算式	一行のみ	複数行可能
戻り値	自動的に戻る	returnというキーワード必要

以上、簡単にまとめました。