笔记4

在定义函数的时候,小括号里写等待复制的变量名----(为形参)
再调用函数的时候,小括号里写真正要进行的数据-----(为实参)

def add2num(a, b):
    c = a + b
    print(c)
add2num(11, 22)

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2》位置参数

def test(a,b) :                 
    c=a+b-5
    print(c)
test(1,2)

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3》关键字参数

def test(a,b) :                   
    c=a+b-5
    print(c)
test(a=2,b=1)

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4》关键字参数不能写在位置参数之前

def test(a,b) :                     
    c=a+b-5
    print(c)
test(2,b=1)

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5》默认值

def test(a,b,c=3) :                   #(默认值)【3包含在5里面】
    q=a+b-c                             #(此时c为5)
    print(q)
test(2,1,5)

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6》(一个函数只能出现一个return)(return默认函数是结束)

def test(a,b) :                    #(函数的返回值)
    return a+b                   
c=test(1,2)
print(c)

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7》交换

a=1                         #(交换)
b=4
a,b=b,a
print(a)
print(b)

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8》拆包

a,b,c,d=(1,2,3,4)
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)

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9》
sum=lambda argl,arg2:argl+arg2

print(‘valu of total :%d’ % sum(10,20))

print('value of total:%d '% sum(20,20))

def fun(a,b,opt):
print(“a=%s”%a)
print(“b=%s”%b)
print(“return=%s”%opt(a,b))
fun(1,2,lambda x,y:x+y) #(黎明函数)

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10》三元循环

name=input('your name:').strip()          #(三元循环)
res='nb' if name =='youyong' else 'sb'
print(res)

在这里插入图片描述
11》

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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