Pythonコードを1つのreturnステートメントに最適化

Question

特定のタスクの実行方法を理解しましたが、2つの完全に別々の関数を作成して定義する必要がありました。私はその元の関数とただ1つのreturn文を持っていますが、どうやってそれを行うのか分かりません。私が持っているもの

：

(25, 1.6180339887498754) 

fp機能が100％に働く何かであり、それはlambda x: 1 + 1/xと1.0の設定値などを受け入れる：あなたはfp_golden_ratio_avgdamp()プリントを呼び出すとき

def fp_golden_ratio_avgdamp(): 
    return fp(avgdamp(lambda x: 1 + 1/x), 1.0) 

def avgdamp(f): 
    return lambda x: avg(float(x), f(x)) 

def avg(x, y): 
    return (x + y)/2.0 

何らかのエラーポイントが印刷される

(32, 1.6180339887499087) 

だから、私はそのFP関数に渡そうとしているものは、最初に他の2つの関数を通過するものです。この時

私の試みがあった。

def fp_golden_ratio_avgdamp(): 
    return fp(lambda x:(((float(1 + 1/x) + (1 + 1/x))/2.0)) , 1.0) 

しかし、私は、この印刷さ

return fp(lambda x: 1 + 1/x, 1.0) 

やっていたかのように、これは同じことになった：へだから

(32, 1.6180339887499087) 

を私の質問をまとめる：avgdampとavgの機能を取り除きたい1ライナーに最適化してください。

def fp_golden_ratio_avgdamp(): 
    return fp('''do something with this (lambda x: 1 + 1/x) that is the same computation of the avgdamp and avg functions''', 1.0) 

誰かが私を助けてくれますか？

Answer 1

私はこのインクリメンタルを通じてつもりです：

def avgdamp(f): 
    return lambda x: (float(x) + f(x))/2.0 

今これはfp_golden_ratio_avgdampと組み合わせる必要が：

def fp_golden_ratio_avgdamp(): 
    return fp(avgdamp(lambda x: 1 + 1/x), 1.0) 

def avgdamp(f): 
    return lambda x: avg(float(x), f(x)) 

def avg(x, y): 
    return (x + y)/2.0 

これは簡単に一つの関数に入れることができますだからavgdamp関数の1つの引数を取得し、それが適用されますあなたが両方の値にあなたの1+1/x機能を適用

def fp_golden_ratio_avgdamp(): 
    return fp((lambda x: (float(x) + 1 + 1/x)/2.0), 1.0) 

---

注：第二の値に私たちは、元そこに関数を適用する必要が問題だ

return fp(lambda x:(((float(1 + 1/x) + (1 + 1/x))/2.0)) , 1.0) 

((float(1 + 1/x) + (1 + 1/x)) = 2 * (1 + 1/x)（xをもしので、浮動小数点数です）、平均値は単純に(1+1/x)です。