Python习题 146：用lambda和filter函数返回偶数

2024-08-26 08:12

文章标签 python 函数返回偶数 filter lambda 习题 146

本文主要是介绍Python习题 146：用lambda和filter函数返回偶数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

（编码题）假设有一个列表 numbers 包含一些整数。请使用lambda表达式和内置的 filter 函数，找出列表中所有的偶数并返回一个新的列表。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

输出

[2, 4, 6, 8, 10]

参考代码如下：numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

这篇关于Python习题 146：用lambda和filter函数返回偶数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/1108024。 23002807@qq.com

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别：当你在一个模块（文件）中使用 global 声明变量时，这个变量只在该模块的全局命名空

【C++ Primer Plus习题】13.4

大家好,这里是国中之林! ❥前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。有兴趣的可以点点进去看看← 问题: 解答: main.cpp #include <iostream>#include "port.h"int main() {Port p1;Port p2("Abc", "Bcc", 30);std::cout <<

hdu1171（母函数或多重背包）

题意：把物品分成两份，使得价值最接近可以用背包，或者是母函数来解，母函数（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）其中指数为价值，每一项的数目为（该物品数+1）个代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>

C++11第三弹：lambda表达式 | 新的类功能 | 模板的可变参数

🌈个人主页：南桥几晴秋 🌈C++专栏：南桥谈C++ 🌈C语言专栏： C语言学习系列 🌈Linux学习专栏：南桥谈Linux 🌈数据结构学习专栏：数据结构杂谈 🌈数据库学习专栏：南桥谈MySQL 🌈Qt学习专栏：南桥谈Qt 🌈菜鸡代码练习：练习随想记录 🌈git学习：南桥谈Git 🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈�

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建使用 venv 创建虚拟环境。例如，在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境： python3 -m venv myenv 2.激活激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行： source myenv/bin/activate 3.与notebook连接在虚拟环境中，使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel： pip instal

06 C++Lambda表达式

lambda表达式的定义没有显式模版形参的lambda表达式 [捕获] 前属性 (形参列表) 说明符异常后属性尾随类型约束 {函数体} 有显式模版形参的lambda表达式 [捕获] <模版形参> 模版约束前属性 (形参列表) 说明符异常后属性尾随类型约束 {函数体} 含义捕获：包含零个或者多个捕获符的逗号分隔列表模板形参：用于泛型lambda提供个模板形参的名

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言高斯过程（Gaussian Process，简称GP）是一种概率模型，用于描述一组随机变量的联合概率分布，其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布文章目录引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数（或核函数） 1.3 核函数1.4 高斯过程回归（Gauss

【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

系列文章目录监督学习：参数方法【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归【课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归（SAheart.csv）【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归【学习笔记及课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析【学

nudepy，一个有趣的 Python 库！

更多资料获取 📚 个人网站：ipengtao.com 大家好，今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址：https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中，检测图像中的不适当内容（例如裸露图像）是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库，专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools：打造可重复、可控的 Python 开发环境，解决依赖关系，让代码更稳定

在 Python 开发中，管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等，都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。什么是 pip-tools？ pip-tools 是一组命令行工具，旨在简化 Python 依赖关系的管理，确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具：pip-compile 和 pip

Python习题 146：用lambda和filter函数返回偶数

输出

相关文章