Python新手学习基础之函数-可变参数*

本文详细介绍了Python中可变参数的使用方法,包括如何定义和调用带*和**的可变参数函数,并通过示例代码展示了求和函数的具体实现。

可变参数( * )

 

可变参数,顾名思义,它的参数是可变的,比如列表、字典等。如果我们需要函数处理可变数量参数的时候,就可以使用可变参数。 

 

我们在查看很多Python源码时,经常会看到 某函数(*参数1, **参数2)这样的函数定义,这个*参数和**参数就是可变参数,一时会让人有点费解。其实只要把函数可变参数的定义搞清楚了,就不难理解了。

当我们不知道需要用几个参数来定义函数的时候,可变参数就可以大展手脚了。

在Python里,带 * 的参数就是用来接受可变数量参数的。

 

 

如果一个函数定义如下:

def functionTest(*args):
    ....
    ....
    ....

 调用时我们可以的这样调用:

functionTest(1)
或者
functionTest(1,2)
或者
functionTest(1,2,3)

 后面可以传入多个参数。

看段实例代码,观察下*是怎么具体应用的吧:

def get_sum(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum += n
    return sum
    
#在这里写下你的代码来调用get_sum来求5个数字的和,并输出这个结果
print (get_sum(1,2,3,4,5))

 结果会是?

更多学习内容,就在码芽网,http://www.mayacoder.com/lesson/index



 

 

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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