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一元高次函数python 一元高次函数求极值例题

IT技术Exception

怎么用python解一元高次函数写个例子吧，需要安装numpy数学库
#!/usr/bin/python
import numpy as np
#求解方程x^2+2x+1=0的根
#方程参数列表抽象成一下形式：
arg=[1， 2 ，  1]
#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
一文读懂Python 高阶函数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 。如下所示一元高次函数python：
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 。
定义一个匿名函数并调用，定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 。
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，一元高次函数python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：
python高阶函数有哪些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 。
举例，比如我们有一个函数f(x)=x*2 ， 要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上，就可以用map()实现 。
def f(x):
... return x*2
...
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以 ， map()作为高阶函数 ， 事实上它把运算规则抽象了 ， 因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x*2，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串：
list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
2、reduce
reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,
x3……]上 ， 这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算 。简单来说，就是先计算x1和x2的结果 ， 再拿结果与x3计算，依次类推 。比如说一个序列求和，就可以用reduce实现 。
from functools import reduce
def add(x, y):
... return x + y
...
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
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 。
3、filter
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：

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