这是一个教学示例,用来说明CPS和尾部递归: | sum (x::xs) k = sum xs (fn y=>k(x+y));
我很难理解匿名函数fn y=>k(x+y)如何正确地总结输入列表中的元素。据我所知,这个匿名函数意味着一个带有一个参数y的新函数,其中函数体用参数y+x调用原始函数y+x。因此,sum函数</e
我想为数据帧的每一行计算范数(即以欧几里得距离表示的向量长度)。我知道像mean()和sum()这样的函数存在,但没有norm()。所以我试着自己去实现它 df.apply(lambda values: math.sqrt(sum([v**2 for v in values])), axis=1) 但是,与sum函数相比,这确实很慢有没有简单(快速)的pandas