今天呢我们说下variable

本文详细解释了Python中全局变量与局部变量的概念,包括它们的使用范围、优先级及如何在函数内修改全局变量。通过具体示例展示了变量在不同场景下的行为。

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哈哈哈哈,膨胀了,允许我用英文装个逼,variable
全局变量
局部变量
1.全局变量和局部变量同时存在且同名(你说巧不巧吧),调用函数的时候,会优先调用局部变量
举个栗子
a=10(这是全局变量)
def p(b):
a=5(这是局部变量)
print(a)
print(b)
p(99)
运行这个函数的时候,控制台输出的结果为
5
99
2.局部变量只能在函数内部使用,不能在函数外部使用
比如说,还是用上面的代码,然后我们在写个print(a)
print(a)
此时呢,运行,控制台就会输出这样的结果
5
99
10
3.如果函数内部要修改函数全局变量,必须在改变之前,声明这个变量是全局变量
just like this
A=10(这是全局变量)
def p(b):
global A
A=A+10
print(A)
print(b)
p(100)
这样控制台输出的结果为
20
100
‘’’
A=10# (这是全局变量)
def p(b):
global A#声明A是全局变量
A=A+10#然后对全局变量进行修改
print(“函数内部调用的A值为{}”.format(A))
print(b)
p(100)
print(“函数外部部调用的A值为{}”.format(A))#你猜这个A是多少,是20呗,这不是在函数里面已经被加上了么#
算了,两把梭

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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