有同学可能会问【python中, 存在列表a,函数f的参数为列表,将列表a作为参数传入函数f,在函数内改变列表a的内容,该函数执行完后,在函数外,列表a的内容发生了变化,为什么】

【第九章 Python学习之函数Ⅱ】 如果生活不尽如人意,你是否幻想过学会Python。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考函数是代码复用的核心单元,用户根据实际工作的需求通过 def 关键字定义,包含函数名、参数列表和函数体。用户可以自己创建函数,即用户自定义函数。def 函数名(参数1, 参数2, ...): # 函数名:遵循变量命名规则(忘记的同学可以去第二章回顾)"""文档字符串(可选)""" # 用 """...""" 描述函数功能,可通过 函数名.__doc__ 查看。 阅读详情

在 Python 中,当你将一个列表作为参数传递给一个函数时,实际上传递的是列表的引用(即内存地址),而不是列表的副本。这意味着在函数内部对列表的操作会直接影响到原始列表的内容。

当你将列表a传递给函数f时,函数f内部对a进行了修改,这个修改会直接作用在原始列表a所指向的内存地址上。因此,当函数f执行完毕后,原始列表a的内容发生了变化。这种行为被称为“引用传递”。

如果你想要避免修改原始列表的内容,可以在函数内部创建一个新的列表,并在函数内部操作这个新列表,而不是直接修改原始列表。

可参考代码:

def f(input_list):
    new_list = input_list.copy() # 创建原始列表的副本
    # 在新列表上进行操作,而不是直接修改原始列表
    new_list.append('new_value')
    return new_list

a = [1, 2, 3]
new_a = f(a)

print(a)    # 原始列表a没有变化
print(new_a)    # 新列表new_a包含了修改后的内容

通过这种方式,你可以避免函数内部对原始列表进行修改而影响到原始列表的内容。

※当然,如果你想在函数外面,直接使用修改后的列表。就不用copy了。

面试必问-Python篇(三) 本章节的面试题比较常见,在面试中被问的频率还是非常高的,大家需要重点注意一下! 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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