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lambda函数一般是在函数式编程中使用的。通举个栗子，对于这样一个list L，求L中大于3的元素集合L = [1, 2, 3, 4, 5]对于过程式编程，通常会这么写L3 = []for i in L:if i 3:L3.append(i)而对于函数式变成，只需要给filter函数一个判断函数就行了def greater_than_3(x):return x 3L3 = filter(greater_than_3, L)由于这个判断函数非常简单，用lambda来实现就非常简洁、易懂L3 = filter(lambda x: x 3, L)这是个很简单的例子，可以看出lambda的好处。lambda函数更常用在map和reduce两个函数中。当然，lambda函数也不见得都好，它也可以被用得很复杂，比如这个问题的答案，可以用python这样一句解决，这个lambda函数看起来那的确是挺辛苦的。
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是。
match()函数
match(pattern, string, flags=0)
第一个（pattern）参数是正则表达式，如果匹配成功，则返回一个match对象，否则返回一个None
第二个（ string）参数表示要匹配的字符串
第三个（ flags）参数是标致位用于控制正则表达式的匹配方式 如: 是否区分大小写,多行匹配等等，下面有说明标志位怎么填写。
Python2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。相对于老版的%格式方法，它有很多优点。
1.在%方法中%s只能替代字符串类型，而在format中不需要理会数据类型；
2.单个参数可以多次输出，参数顺序可以不相同；
3.填充方式十分灵活，对齐方式十分强大；
4.官方推荐用的方式，%方式将会在后面的版本被淘汰。
1、按照默认顺序， 不指定位置
2、设置 指定位置 ，可以多次使用
3、使用 字典 格式化
4、通过 列表 格式化
填充与对齐 ^ 分别代表居中，左对齐，右对齐，后面数字表示宽度，':' 后面带填充的字符，只能是一个字符，不指定的话默认空格.
有时间写一下这个例子
暂时先放两个回头再补
用“，”还能做金额的千位分隔符。
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到(0,1]区间上
（1）0-1标准化
将数据的最大最小值记录下来，并通过max-min作为基数（即min=0,max=1)进行数据的归一化处理
x=(x - min) / (max - min)
（2）Z-score标准化
Z分数（z-score），是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程 → z=(x-μ)/σ，其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差
Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数
数学意义：一个给定分数距离平均数多少个标准差?
