Para realizar operaciones sencillas con lambda, no necesitamos especificar el nombre de la función. Solo requerimos parámetros y la operación deseada. Por ejemplo, para sumar dos números, podemos definir una función lambda así:
sumar = lambda a, b: a + b
print(sumar(10, 4))
¿Cómo utilizar lambda para multiplicaciones?
Podemos adaptar fácilmente lambda para realizar otras operaciones como la multiplicación:
multiplicar = lambda a, b: a * b
print(multiplicar(80, 4))
¿Cómo aplicar lambda a elementos de una lista con map?
Cuando trabajamos con listas y queremos aplicar una función a cada elemento, map es útil junto con lambda. Por ejemplo, para obtener el cuadrado de los números del 0 al 10:
Como hemos visto, lambda ofrece una forma más sencilla de trabajar con funciones en Python sin comprometer su eficiencia. En la próxima clase, exploraremos temas más complejos donde las funciones serán el foco principal.
Son aquellas que reciben como parámetro otra función.
Las más importantes de python son:
map()
Aplica una función a cada elemento de un iterable.
filter()
Filtra cada elemento de un iterable travez de una función.
reduce()
Toma los dos primeros elementos de un iterable y aplica un función.
Toma el resutado anterior y el elemento siguiente y aplica la funcion.
Repite hasta acabar con todos los elementos del iterable.
...
Estas funciones retornar un elemento iterador, por eso es necesario usar la funcion list() para convertirlo en un elemento iterable.
Que excelente explicación, gracias
gran aporte, gracias
Las **funciones lambda** y la **programación funcional** en Python son conceptos poderosos que permiten escribir código más conciso, flexible y expresivo. Vamos a explorarlos en detalle.
### Funciones Lambda
Una **función lambda** en Python es una función anónima, es decir, una función que no tiene nombre y se define en una sola línea usando la palabra clave lambda. Estas funciones son útiles para operaciones simples y cortas que se pueden definir rápidamente sin la necesidad de una función formal.
#### Sintaxis de una Función Lambda
lambda argumentos: expresión
- **argumentos**: Son los parámetros que la función tomará.
- **expresión**: Es una única expresión que se evalúa y devuelve como resultado de la función.
#### Ejemplo Simple
\# Función lambda que suma dos números
suma =lambda x, y: x + y
\# Usar la función lambdaresultado = suma(3,5)print(resultado)# Salida: 8
En este ejemplo, suma es una función lambda que toma dos argumentos, x y y, y devuelve su suma.
### Uso de Funciones Lambda con Funciones Integradas
Las funciones lambda son comúnmente usadas junto con funciones integradas como map(), filter(), y sorted().
#### map()
map() aplica una función a todos los elementos de una secuencia.
En este caso, sorted() ordena la lista de tuplas según el segundo elemento de cada tupla.
### Programación Funcional en Python
La **programación funcional** es un paradigma de programación que trata a las funciones como ciudadanos de primera clase, lo que significa que pueden ser pasadas como argumentos, retornadas desde otras funciones y asignadas a variables.
#### Principios Clave:
1. **Funciones como Primeras Clases**: Las funciones pueden ser asignadas a variables, almacenadas en estructuras de datos, y pasadas como argumentos.
2. **Inmutabilidad**: Prefiere el uso de datos inmutables, lo que significa que las estructuras de datos no se modifican después de su creación.
3. **Funciones Puras**: Una función pura es aquella que, dado el mismo conjunto de argumentos, siempre devuelve el mismo resultado y no tiene efectos secundarios.
#### Funciones de Orden Superior
Una función de orden superior es una función que toma una o más funciones como argumentos, o devuelve una función como resultado.
##### Ejemplo: Función de Orden Superior
def aplicar\_operacion(operacion, x, y):  return operacion(x, y)suma =lambda x, y: x + y
resultado = aplicar\_operacion(suma,5,3)print(resultado)# Salida: 8
En este ejemplo, aplicar\_operacion es una función de orden superior que recibe otra función operacion y dos números, aplicando operacion a estos números.
#### Composición de Funciones
La composición de funciones implica combinar funciones pequeñas para crear una función más compleja.
defdoble(x):  return x \* 2defincrementar(x):  return x + 1defcompuesto(f, g, x):  return f(g(x))resultado = compuesto(doble, incrementar,3)print(resultado)# Salida: 8
Aquí, compuesto toma dos funciones (f y g) y un valor x, y aplica g a x, luego aplica f al resultado de g(x).
### Funciones Integradas para Programación Funcional
- **map(función, iterable)**: Aplica función a cada elemento de iterable.
- **filter(función, iterable)**: Filtra iterable dejando solo los elementos donde función devuelva True.
- **reduce(función, iterable)**: Acumula los elementos de iterable aplicando función secuencialmente (requiere importar desde functools).
#### Ejemplo: reduce()
from functools importreducenumeros = \[1,2,3,4]producto =reduce(lambda x, y: x \* y, numeros)print(producto)# Salida: 24
Aquí, reduce() multiplica todos los números de la lista numeros.
### Ventajas y Consideraciones
- **Ventajas**:
- Código más conciso y expresivo.
- Facilita la creación de funciones reutilizables y composables.
- Fomenta la inmutabilidad y la transparencia referencial.
- **Consideraciones**:
- El abuso de funciones lambda puede hacer que el código sea difícil de leer.
- La programación funcional puede ser menos intuitiva para principiantes en comparación con paradigmas más imperativos.
### Conclusión
Las funciones lambda y la programación funcional en Python ofrecen herramientas potentes para escribir código más modular, limpio y expresivo. Si bien no siempre es necesario adoptar la programación funcional en su totalidad, comprender estos conceptos y utilizarlos cuando sean apropiados puede mejorar la eficiencia y legibilidad de tu código.
Muy útil y completo tu información, gracias por el aporte!
Genial!
Funciones Lambda
Las funciones lambda, también conocidas como funciones anónimas, son pequeñas funciones de una sola línea que se definen usando la palabra clave lambda. No requieren un nombre explícito y se utilizan para realizar operaciones simples. La sintaxis de una función lambda
Obtener los Números Impares de un Rango
Vamos a utilizar la función filter junto con una función lambda para obtener los números impares de un rango.
numbers =range(101)print('#'*100)#pares de cada numero
impar_numbers =list(filter(lambda x: x%2!=0, numbers))print('impares: ', impar_numbers)
Un aporte importante es que si bien las funciones lambda no requieren un nombre cuando se definen o crean, podemos hacer que tenga un "nombre" si a esta se la asignamos a una variable:
suma =(lambda x,y: x+y)suma(2,3)# Imprime 5
Claps!
Map:
# tranformaciones a una lista dada de elementos (como una lista, tupla o conjunto)
# genera un nuevo iterable que contiene los resultados de aplicar esa función a cada elemento
Funciones Lambda y Programación Funcional en Python
Las funciones lambda en Python son funciones anónimas, es decir, que no tienen nombre y se definen en una sola línea. Se usan cuando necesitas una función sencilla temporalmente. Se escriben con la palabra clave lambda, seguida de los argumentos y la expresión a ejecutar.
La programación funcional se enfoca en aplicar funciones a datos, y en Python usamos herramientas como map, filter y las lambdas.
map(función, iterable): Aplica una función a cada elemento de un iterable (como una lista) y devuelve un nuevo iterable con los resultados. Se usa cuando quieres transformar todos los elementos de una lista, por ejemplo, convertir una lista de números en sus cuadrados.
filter(función, iterable): Filtra los elementos de un iterable según si cumplen o no con una condición, devolviendo solo los elementos que cumplen. EJEMPLO: filter(lambda x: x > 2, [1, 2, 3, 4]) # [3, 4]
Gracias Lizzete por tu investigación
Siento que este curso está muy mal planteado, y creo que es porque la profesora no sabe explicar, ni si quiera explica. Ella empieza a utilizar elementos que no conocemos, pero peor aún, intenta hablar sobre un ejercicio y le agrega muchas cosas sin tomar en cuenta que debemos aprender lo básico primero de ese elemento. Pienso que acá los que "entienden" son personas que ya tienen experiencia previa con lo que ella está diciendo. No tiene sentido que se ponga a escribir simplemente sin explicar, la pedagogía para la enseñanza es inexistente. He tenido que usar la web o chat GPT para entender de qué está hablando. ¿Por qué debería entonces pagar por un curso si el mismo curso no enseña?
autor chatgpt:
explicame el uso de filter en python como para un niño de 10 años
ChatGPT dijo:
¡Por supuesto! Imagina que tienes una caja llena de tus juguetes. Pero hoy, solo quieres jugar con los juguetes de color rojo. Así que decides mirar cada juguete y, si es rojo, lo colocas en una nueva caja de "juguetes rojos".
En programación con Python, la función filter() hace algo muy parecido. filter() te ayuda a filtrar elementos de una lista que cumplen una cierta condición y te devuelve solo esos elementos que pasaron la "prueba".
Estaría buenísimo que se pudiera ver más aplicación de los conceptos (en algo práctico de la vida real), ayudaría muchísimo!
Entendiendo la dinámica de Lambda y vinculando con conocimientos pasados, como el de lista e input, pues considere mejor hacer todas las operaciones en una sola línea de código:
n1 = int(input("Pon el 1er número: "))
n2 = int(input("Pon el 2do número: "))
multi = lambda x, y: [
x + y,
x - y,
x / y,
x * y
]
print(multi(n1, n2))
Para que se hace uso de la función y no quizá algún bucle for + variables+ operadores?
Existe alguna eficiencia en el uso de uno u otro?
Para que el codigo se pueda leer mejor y de esta manera cuando alguien revise tu codigo, sepa que hiciste. Basicamente, en las funciones se guarda(n) la(s) logica(s) del codigo.
También para reutilizar tu código y que funcione con diferentes argumentos.
Espero haberte ayudado. ¡Nunca pares de aprender! 🚀🚀
Al usar map() es posible pasarle dos listas diferentes y hará las operaciones tomando el orden en que las pasen (x será numbers y y será numbers_2)
numbers =list(range(11))numbers_2=list(range(10,21))print(numbers)print(numbers_2)list_number =list(map(lambda x,y:x+y, numbers, numbers_2))print(list_number)```numbers =list(range(11))numbers\_2=list(range(10,21))print(numbers)print(numbers\_2)sum = lambda x,y:x+ylist\_number = list(map(lambda x, y:x+y, numbers, numbers\_2)) print(list\_number)
en este caso, `list_numbers` es el iterable que contiene la suma de los elementos correspondientes en las listas.
Las funcionas lambda en python son lo mismo que las arrow function en javascript
explicame el uso de map en python como para un niño de 10 años
ChatGPT dijo:
ChatGPT
Explicacion de chat gpt uso de map. 😊 Imagina que tienes una lista de juguetes y quieres pintarlos de un color diferente, digamos, de azul. En lugar de pintar cada juguete uno por uno, tienes un pincel mágico llamado map() que puede pintar todos los juguetes de la lista de una sola vez.
gracias por tu aporte
Hay operaciones como lambda que se pueden mandar a llamar directamente en python sin definirlas
Lambda permite crear una función anónima que hace lo mismo que una función, pero con menos líneas código. Las expresiones lambda también se conocen como funciones anónimas.
Filter consiste en tomar sólo los elementos de la lista que cumplan cierta condición.
Considero que estos los usos más habituales de una función lambda son implementandolas en:
map()
filter()
reduce(), en el caso de este hay que importar functools
Les dejo un ejemplo de la aplicación de lambda en cada uno
from functools importreduceadd =lambda a,b : a + b
print(add(1,2))#Lista Originalnumbers =list(range(10))print(numbers)#Cuadrado de cada numerosquard_numbers =list(map(lambda n: n**2, numbers))print(squard_numbers)#Parespars_numbers =list(filter(lambda n: n%2==0, squard_numbers))print(pars_numbers)#Suma de todosacum_numbers =reduce(lambda total, n: total + n, pars_numbers)print(acum_numbers)
La función map en Python permite aplicar una función a cada elemento de un iterable (como una lista) y devolver un nuevo iterable con los resultados. Por ejemplo, puedes usar map junto con una función lambda para elevar al cuadrado cada número en una lista. Aquí tienes un ejemplo:
