189 8069 5689
lambda是个匿名函数而已， 这里就是产生了字典{True:f1, False f2}，字典的两个值就是2个函数，f1 就是shutil.copy(...)，f2就是copytree了，你可以理解成两个函数指针。
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bresult是个true或者false的值，后面[bresult]()：就表示，根据bresult的结果调用前面字典里面对应的两个函数。bresult在这里是字典的key。函数在这里是字典的value.
import numpy as np
def solve_quad(a,b,c):
if a == 0:
print('您输入的不是二次方程!')
else:
delta = b*b-4*a*c
x = -b/(2*a)
if delta == 0:
print('方程有惟一解，X=%f'%(x))
return x
elif delta 0:
x1 = x-np.sqrt(delta)/(2*a)
x2 = x+np.sqrt(delta)/(2*a)
print('方程有两个实根:X1=%f,X2=%f'%(x1,x2))
return x1,x2
else:
x1 = (-b+complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
x2 = (-b-complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
print(x1,x2)
return x1,x2
Python
是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
如果你想在 Python 中通过函数求出 s=a!+b!+c!，你可以使用递归函数来实现。
首先，你需要定义一个函数来计算阶乘，代码如下：
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
这个函数使用了递归的思想，在 n 等于 1 时返回 1，否则返回 n * (n-1)!。
然后，你可以定义另一个函数来计算 s=a!+b!+c!，代码如下：
def sum_factorials(a, b, c):
return factorial(a) + factorial(b) + factorial(c)
这个函数调用了 factorial 函数来计算 a!、b! 和 c!，然后将它们相加得到最终的结果。
你可以使用这两个函数来计算任意的 a、b 和 c 的阶乘和，例如：
s = sum_factorials(3, 4, 5)
print(s) # Output: 150
希望这些内容能帮助你实现需求。
python有个符号计算的库叫sympy，可以直接用这个库求导数然后解导数=0的方程，参考代码如下：
from sympy import *
x = symbols('x')
y = (x-3)**2+2*sin(x)-3*x+1
eq = diff(y, x)
solve(eq, x)
（1）由表中可知f（x）在（0，2]为减函数，
[2，+∞）为增函数，并且当x=2时，f（x）min=5．
（2）证明：设0＜x1＜x2≤2，
因为f（x1）-f（x2）=2x1+
8
x1
-3-（2x2+
8
x2
-3）=2（x1-x2）+
8(x2?x1)
x1x2
=
2(x1?x2)(x1x2?4)
x1x2
，
因为0＜x1＜x2≤2，所以x1-x2＜0，0＜x1x2＜4，即x1x2-4＜0，
所以f（x1）-f（x2）＞0，即f（x1）＞f（x2），所以f（x）在（0，2]为减函数．
（3）由（2）可证：函数f（x）=2x+
8
x
-3在区间（0，2]上单调递减，在区间[2，+∞）上单调递增．
则①当0＜a＜2时，（0，a]?（0，2]，所以函数f（x）=2x+
8
x
-3在区间（0，a]上单调递减，
故f（x）min=f（a）=2a+
8
a
-3．
②当a≥2时，函数f（x）=2x+
8
x
-3在区间（0，2]上单调递减，[2，a]上单调递增，
故f（x）min=f（2）=5．
综上所述，函数f（x）=2x+
8
x
-3在区间（0，a]上的最小值为 g（a）=
2a+
8
a
?3，0＜a＜2
5，a≥2
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