用Python编写更好的函数!

Python编写Sigmoid函数算法 Sigmoid函数是深度学习中常用的激活函数之一,它能够将输入映射到0~1的范围内,因此在神经网络和逻辑回归等领域得到广泛应用。用求得的参数进行预测。Sigmoid函数是深度学习中非常重要的激活函数,掌握其实现方法有助于我们更好地理解神经网络和逻辑回归等相关算法。最后,我们可以将sigmoid函数应用于实际问题中,例如在逻辑回归中使用sigmoid函数作为激活函数。时,sigmoid函数的输出值约为0.9933,这符合sigmoid函数的特性。接下来,我们可以对sigmoid函数进行测试,以保证其正确性。 阅读详情

通过看到标题,你可以了解我们将要讨论的内容。所以,让我们不要浪费时间,深入讨论这个话题。在写了近三年的函数之后,我想出了六点才能有效地写出它们。在这里,我将尽我所能讨论它们。

一个好功能的钥匙!

  • 合理命名
  • 有一个单一的责任
  • 包括一个docstring
  • 返回值
  • 不超过50行
  • 是幂等的,如果可能的话,是纯的。

让我们深入研究每一个概念。

命名!

喜欢完整的英语单词,而不是缩略语和不知名的缩略语。缩写单词的唯一原因是为了节省打字,但每个现代编辑器都有自动完成的功能。所以,你只需输入一次这个全名。

单一责任

一个职能应该有一个单一的责任。也就是说,它应该做一件事,而只做一件事。一个很好的原因是,如果每个函数只做一件事。只有一个原因可以改变它。

文档字符串

我最近才知道这件事。从那时起,对于每一个函数,我都写了,我包括了它们。

  • 每个函数都需要一个docstring。
  • 使用正确的语法和标点符号。用完整的句子写。
  • 从这个函数所做的事情的一个句子的总结开始。
  • 使用指令性语言而不是描述性语言。
  • 也可以用作注释(附加优势)。

返回值

函数可以(而且应该)被看作是自成一体的程序。它们以参数的形式接受一些输入,并返回一些结果。参数当然是可选的。然而,从Python内部视图来看,返回值不是可选的。即使您试图创建一个不返回值的函数,也不能。如果一个函数不会返回一个值,Python解释器将强制它返回一个值。

函数长度

函数的长度直接影响可读性和可维护性。所以,保持你的功能简短。50行是一个完全任意的数字,在我看来是合理的。您编写的大多数函数(希望如此)都会更短一些。

幂性与功能纯度

一个幂等函数总是在相同的参数集合下返回相同的值,不管它被调用了多少次。结果不依赖于非局部变量、参数的可变性或来自任何I/O流的数据。

纯函数没有日志语句或print()调用。他们不使用数据库或互联网连接。它们不访问或修改非局部变量。他们不称任何其他非纯函数。

那才是最后的朋友。这些是我在编码过程中学到的关于函数的东西。希望你喜欢。接上我推特更精彩的内容。

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