Python基础知识:Python函数的定义、创建与调用

Python本质上是一种编程语言,通过编写运行代码的方式实现工作目标。读者可以想象,如果针对机器学习或数据统计分析的每种方法或统计量计算都要用户自行编写代码,那么显然在很多情况下是无法满足用户便捷开展分析的要求的,用户体验也会远远不如Stata、SPSS等专业集成统计软件。所以,Python提供了函数作为完成某项工作的标准化代码块,达到标准化编写后反复调用、增加标准代码复用性、减少代码冗余、提升工作效率的目的。

函数的创建通过def()来完成,基本语法格式为:

def functionname([parameterlist]):

["""comments"""]

[functionbody]

其中,functionname为函数名;parameterlist为可选参数,用于指定需要向函数中传递的参数,参数可以为一个或多个,多个参数之间使用英文逗号(,)分隔,也可以没有参数,但要保留def后面的一对空的小括号(());comments为可选参数,用来为函数指定注释,说明该函数的功能、要传递的参数作用等;functionbody为可选的,用于指定函数体,即该函数被调用后要执行的功能代码。如果函数有返回值,则要通过return语句返回。["""comments"""]和[functionbody]相对于def关键字需要保持一定程度的缩进。

比如要创建一个计算长方形面积的函数,代码如下:

  def area(width, length): # 定义长方形面积函数area,参数为宽width和长length

return width * length # 返回宽width乘以长length的积

函数的调用通过执行该函数来完成,基本语法格式为:

functionname([parametervalue])

其中,functionname为函数名;parametervalue为可选参数,用于指定向函数中传递的参数,参数可以为一个或多个,多个参数之间使用英文逗号(,)分隔,也可以没有参数,也要保留函数名后面的一对空的小括号(())。示例如下,输入以下代码并运行:

area(4,6) # 调用长方形面积函数area,参数为4和6

运行结果为:24。

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社)《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂,较少涉及数学推导,对数学基础要求相对不高,在python代码方面讲的很细致,看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。都有配套免费提供的源代码、数据文件和视频讲解,也有PPT、思维导图、习题等。

为什么说这两本书值得?首先说《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社),内容非常详实,包含了Python和机器学习,相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时,逐一详解用到的各种Python代码,针对每行代码均有恰当注释(这一点基本上是大多数书目做不到的)。

Python数据科学应用从入门到精通》一书,旨在教会读者实现全流程的数据分析,并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容,进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ,山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博,山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师,山东大学经济学院刘一鸣副研究员、硕士生导师,得厚投资合伙人张伟民等一众大牛联袂推荐。书中全是干活,买这一本书相当于一下子得到了5本书(Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模),而且入门超级简单,不需要编程基础,也不需要过多数学推导,非常适用于零基础学生。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述,第2章讲解Python的入门基础知识,第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程,包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法,分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门,再到数据清洗与特征工程,最终完成数据挖掘与建模或数据可视化,从而可以为读者提供“从拿到数据开始,一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。

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《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠、张甜著,2023年2月,清华大学出版社),适用于学习Python/机器学习

《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)适用于学习数据分析、数据科学、数据可视化等。

创作不易,恳请多多点赞,感谢您的支持!也期待大家多多关注我,让我共同学习数据分析知识。

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