lambda函数是匿名函数。你例子中的lambda函数做了个运算处理.
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这些你应该知道，你想知道的是L[0](1)为啥不是2，而是3对吧。
因为你在里面做了循环，所以每次x*a先算的是乘以2，再循环乘以3，所以后面会覆盖前面的。不信你可以在加个4试试。
列表推导式和生成器表达式以及字典推导式 通常被视为Python中函数式编程的一部分，列表推导允许您使用包含较少代码的for循环创建列表。
用[] 包围
用{} 包围
生成器表达式允许在没有yield关键字的情况下即时创建生成器。
语法和概念类似于列表推导的语法和概念：用()包围
5.1.4. 嵌套的列表推导式
列表解析中的第一个表达式可以是任何表达式，包括列表解析。
考虑下面有三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵:
matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
现在，如果你想交换行和列，可以用嵌套的列表推导式:
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
像前面看到的，嵌套的列表推导式是对 for 后面的内容进行求值，所以上例就等价于:
transposed = []
for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
反过来说，如下也是一样的:
transposed = []
for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
在实际中，你应该更喜欢使用内置函数组成复杂流程语句。对此种情况 zip() 函数将会做的更好:
list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
打开python运行环境。
导入微分的模块包：from sympy import *。
定义符号变量：x = symbols('x')
定义一个函数：f = x**9
diff = diff(f,x)求导
最后输入diff，即可显示其变量值了。
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