Python进阶:函数

本文深入解析函数参数的概念,包括形参与实参的区别,值传递与引用传递的机制,以及函数参数默认值和可变参数的使用方法。同时,文章还探讨了函数返回值的类型与特点,以及如何在函数内定义函数。

函数参数

1. 形参:定义函数时的参数
2. 实参:调用函数时传入的参数(位置实参:按顺序传入,关键字实参:直接指定参数)

注意:当传入的参数为数值时为值传递,当传入的参数是list、dict时为引用传递,对参数修改会影响原始数据
值传递:
def fun(arg):
arg = 2

if __name__ == "__main__":
    a = 1
    fun(a)
    print(a) # a = 1

引用:
def fun(arg):
    arg[0] = 2

if __name__ == "__main__":
    a = [ 1 ]
    fun(a)
    print(a) # a = 2

函数参数默认值

1. 当传入参数时覆盖默认参数,否则使用默认参数
2. 定义函数时,默认参数要放在不是默认参数的右边

函数可变参数:0个或多个参数

1. *args传入的参数为元组(把参数打包成元组再传入,元素个数不确定)
2. **arg传入的参数为字典

注意:可变参数要放在不可变参数的右边,否则不可变参数被包含进可变参数里面
def fun(*arg, **arg2):
print(type(arg))
print(type(arg2))

    for i in arg:
        print(i)

    for i in arg2.keys():
        print(i, arg2[i]) 

if __name__ == "__main__":
    a = 1
    fun(1, 2, 3, a=1, b=2)

返回值

1. 默认返回None
2. 可返回任意类型

在函数内定义函数

1. 这个内部函数只能在内部使用
def fun(arg):
    def fun2(arg):
        print(arg)
    print(arg)

函数作为参数

1. 类似于C语言的回调
def call_back_fun(*arg):
    for i in arg:
        print(i)

def fun(callBackFun, *arg):
    callBackFun(arg)

if __name__ == "__main__":
    a = 1
    b = 2
    fun(call_back_fun, a, b)
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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