[Python] 파이썬 람다 함수

파이썬 lambda 함수

수업에서 점점 lambda 함수를 사용할 일이 많아지고 있다. 예전부터 궁금했던 lambda 함수를 정리해 보자.

1. 사용법

lambda 함수는 익명 함수로, 이름 없는 함수이다. 다음과 같이 사용한다.

(lambda <인자> : <코드>) (전달 인자)

lambda 함수는 일반적인 함수와 달리 return을 사용하지 않는다. 다만 반환값을 만드는 표현식만 있을 뿐이다.

예를 들어 어떤 수의 제곱을 계산하는 함수를 만든다고 하자.

def f(x):
    return x**2

>>> f(3) # 9

위의 함수를 람다 표현식을 사용해 표현하면 다음과 같다.

>>> (lambda x: x**2)(3) # 9

그러나 lambda는 파이썬의 예약어로서, 뒤에 나오는 표현식이 익명 함수임을 나타내는 것일 뿐이다. 아래의 코드를 실행해 보면, 스크립트 환경에 저장되어 있는 lambda 함수임을 알 수 있다. 마치 위에서 f만을 지칭하여 실행한 것과 같다.

>>> lambda x: x**2  # <function __main__.<lambda>>
>>> f  # <function __main__.f>

익명 함수에 이름을 붙여 준다면, 일반적인 함수처럼 사용할 수 있다. 다만 익명 함수에 이름을 붙인 것일 뿐이므로, 그 본질은 여전히 익명 함수이다.

g = lambda x: x**2
>>> g(3)  # 9
>>> g  # <function __main__.<lambda>>
>>> print(g)  # <function <lambda> at 0x7f47bfb49d08>

여러 개의 인자를 전달할 수도 있다. 인자를 아예 전달하지 않아도 된다.

lambda : "Hello"
lambda x : x**2
lambda x, y : x**2 + y**2
lambda x, y, z : x**2 + y**2 + z**2

(중략)

lambda x1, x2, x3, ..., xn : <some expression>

주의할 것은 lambda 표현식에서는 변수를 사용할 수 없다는 점이다. 익명 함수를 사용하여 함수를 표현하고 싶을 경우, 변수 없이 한 줄로 식을 표현할 수 있어야 한다.

다음과 같이 변수를 만들고자 할 경우, 에러가 난다.

>>> (lambda x: y= 10; x**2 + y**2)(3)
# SyntaxError: invalid syntax

다만, 밖에 있는 변수는 사용할 수 있다.

y=10
(lambda x: x**2 + y**2)(3)

다음의 예와 같이 두 개의 인자를 입력 받아 Full Name을 반환하는 함수를 만들 수 있다.

full_name = lambda first, last: first.strip() + " " + last.strip()
>>> full_name("S", "Eraser")  # 'S Eraser'

2. 활용 예

2.1. 정렬

파이썬의 정렬 기능은 사용할 때, key argument로서 정렬할 때 사용할 함수를 입력 받는다. 이 때 lambda 표현식을 사용해 정렬할 기준을 지정할 수 있다.

members = [sys.stdin.readline().split() for _ in range(N)]
members = sorted(members, key=lambda x : int(x[0]))

2.2. lambda 함수를 반환 값으로 전달

다음과 같이 익명 함수를 반환 값으로 활용할 수 있다. 그러나 보기에 편하지는 않다.

def build_quadratic_function(a, b, c):
    return lambda x: a*x**2 + b*x + c

>>> f = build_quadratic_function(2, 3, -5) 
>>> f(0)  # -5
>>> f(1)  # 0
>>> f(2)  # 9

>>> build_quadratic_function(3, 0, 1)(2) # 13

2.3. Pandas 데이터프레임

Pandas 라이브러리에서도 apply 함수와 함께 자주 사용된다.

>>> df[df['CC Exp Date'].apply(lambda x: x[-2:] =='25')].count() # 신용카드 만료일이 2025년 이후인 고객 수 확인

def cancel_fn(x):
    if x > 0:
        return "단골"
    elif x == 0:
        return "평범"
    else:
        return "취소"
df['CANCEL'] = df['CANCEL'].apply(lambda x: cancel_fn(x))

2.4. Tensorflow

Tensorflow 2.x 버전에서 옵티마이저에 loss function을 넘겨 줄 때 사용한다.

# loss function 정의
def loss_CE(X, y, c):
    y_pred = predict(X)
    y_clip = tf.clip_by_value(y_pred, 0.000001, 0.999999)
    cost = -tf.reduce_mean(y * tf.math.log(y_clip) + (1-y) * tf.math.log(1-y_clip)) +\
                           c * tf.reduce_mean(tf.square(Wh)) +\
                           c * tf.reduce_mean(tf.square(Bh)) +\
                           c * tf.reduce_mean(tf.square(Wo)) +\
                           c * tf.reduce_mean(tf.square(Bo))
    return cost

# 옵티마이저 설정
adam = Adam(learning_rate=0.01)

# 학습
for epoch in range(epochs):

    # mini-batch
    for batch_X, batch_y in train_batch:
        adam.minimize(lambda: loss_CE(batch_X, batch_y, c), var_list=[Wh, Bh, Wo, Bo]) # loss function 전달
        
    ...