python的类与继承

Python:7-4 集合应用2 (10分) 输入a,b班的名单,并进行如下统计。 输入格式: 第1行::a班名单,一串字符串,每个字符代表一个学生,1个或多个空格分隔,可能有重复字符。数字代表男生,字母代表女生。 第2行::b班名单,一串字符串,每个字符代表一个学生,1个或多个空格分隔,可能有重复学生。数字代表男生,字母代表女生。 第3行::参加数学竞赛的学生,一串字符串,每个学生名称以1个或多个空格分隔。 第4行:参加计算机竞赛的学生,一串字符串,每个学生名称以1个或多个空格分隔。 输出格式: 注意:输出人员名单的时候需调用sorted函数,如集合 阅读详情


继承的定义及特点

继承是一种创建新的类的方式,新创建的叫子类,继承的叫父类、超类、基类。
特点:子类可以使用父类的属性(特征、技能)
继承是类与类之间的关系

类使用继承的作用
减少代码冗余、提高重用性

多态性

1、增加了程序的灵活性

以不变应万变,不论对象千变万化,使用者都是同一种形式去调用,如func(animal)

2、增加了程序可扩展性

通过继承animal类创建了一个新的类,使用者无需改变自己的代码 还是func(animal)去调用

类的继承

关于继承和多态性一切的核心都是类,那么接下来我们从类的建立开始说起

创建类与对象

面向对象中两个重要的概念:

1.类 :对一类事物的描述,是抽象的、概念上的定义。比如做汽车是所有车种类的一个大类
2.对象:实际存在的该类事物的每个个体,因而也称实例(instance)。比如小轿车
二者的关系:对象是由类派生的、创建的。一个类可以创建无穷多个对象,每个对象都属于类。

1.创建类,类主要由类名,属性,方法组成,当然创建一个类时,属性和方法可以选择的。
class Person:
    def cry(self):  #类方法:跟函数的定义类似,但是self参数自带的,这也是类的方法和普通方法的区别。
        print("I can cry")
    def speak(self):
        print("I can speak:%s"%(self.word)

---------创建对象-----------------------------------------------------------------------
tom =Person()  #创建对象,直接类名(),不用像java中还要new,所以python更加简洁
tom.cry()     #调用对象的方法
tom.word="hahah"
tom.speak()
tom.age =18  #给对象添加属性 ,属性不用在类定义时声明,但这种方法给对象赋值麻烦,每个对象都要赋值。
tom.age =19  #上面已经给tom添加过age属性,再次属于调用,重新赋值。
 
----------执行结果-------------------------------------------------------------------------
'''
I can cry
I can speak:hahah


2.给类初始化属性,在对象创建时就给对象设定了一些默认值。这样不用给每个对象都添加属性了,比如每个Person都是china,sex都是male.
 _init_(self)该类的方法有点类似java中类的构造器,可以给类的对象赋初始值。
------------------------------------------------------------------------------------------
class Person1:
    def __init__(self):  #_init_(self),主要给类初始化一些属性,对象创建时自动调用该方法执行
        self.country ="china"
        self.sex = "male"
 
    def speak(self):
        print("I am  from %s  ,wuwuwuwuu"%self.country)
-------------创建对象----------------------------------------------------------------------
jack = Person1()
jack.speak()
print(jack.country,jack.sex)
 
tom=Person1()
tom.speak()
print(tom.country,tom.sex)
--------------执行结果如下:----------------------------------------------------------------
'''
I am  from china  ,wuwuwuwuu
china male
I am  from china  ,wuwuwuwuu
china male
'''
 
3.属性虽然初始化了,但是固定死的,而实际每个对象的属性就不同。
  所以通过初始化时调用参数的形式,给每个对象赋不同的属性值
 
class Person2:
    def __init__(self,name,age): 
        self.age =age   #这种用法类似java中的this.age=age.self意思可以理解为当前对象
        self.name = name #表示将当前对象传进来的参数name的值赋给当前对象的属性name
        self.country = "china" #还是可以给类的每个对象都赋一个默认值。
 
    def speak(self):
        print("name=%s,age=%d"%(self.name,self.age))
-----------创建对象------------------------------------------------------------------------
p1 = Person2("allen",19)
p2 = Person2("sherry",22)
p3 = p2  #让p3=p2.对象的赋值
 
p1.speak()
p2.speak()
 
print("p1:",p1)  #直接打印对象 ,打印的是对象在内存中地址。
print("p2:",p2)
print("p3:",p3) #发现p3的地址跟p2的地址一样。
 
'''执行结果如下:
name=allen,age=19
name=sherry,age=22
p1: <__main__.Person2 object at 0x000001CBA3508BE0>
p2: <__main__.Person2 object at 0x000001CBA3508CF8>
p3: <__main__.Person2 object at 0x000001CBA3508CF8
————————————————
总结:
__init__()方法,在创建一个对象时默认被调用,类似Java中构造器。不需要手动调用
__init__(self)中,默认有1个参数名字为self,必须写。如果在创建对象时传递了2个实参,那么__init__(self)中出了self作为第一个形参外还需要2个形参,例如__init__(self,age,name).第一个self不需要手动传参。 
__init__(self)中的self参数,不需要开发者传递,python解释器会自动把当前的对象引用传递进去
python中一个类中只能有一个__init__方法,不支持该方法的重载(类似java中构造器的重载)
每一个对象 都有自己 独立的内存空间,保存各自不同的属性
多个对象的方法,在内存中只有一份,在调用方法时,需要把对象的引用 传递到方法内部
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版权声明:本文为优快云博主「牛大财有大才」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_26442553/article/details/81744890

在这里插入图片描述
注意我标注的地方

A、 因为就在这个对话框中前面定义过父类,所以这里直接包括进去就行,否则要import模块

B、 我在使用构造函数初始化属性的时候,新加了一个属性student_number,见图中红色方框

表明子类Student现在一共需要传入self,persont_name,person_age,person_male,student_number这五个形参了,其中self不用我们手动传入;

C、 我们使用super()进行关联的时候,却没有出现student_number这个形参,这是因为父类里面本来没有这个属性,如图中绿线部分所示。所以我们没必要进行关联,只有子类有这个属性。

D、 我们这里重写了show_info()这个方法,

其实就算不写,也能在实例中直接用句点符号调用这个方法,因为我们继承了父类的所有方法,但是就不会有num这个输出了。所以我们重新定义了这个方法,这叫做覆写。就是把父类的方法给覆盖了。但是覆盖只是说使用子类来实例化的对象调用这个方法的时候用的是新的语句,比如下文的 H; 如果是父类实例化的对象,比如上文的teacher,调用这个方法,还是执行的父类的代码块。
————————————————
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
H成功接受了2018这个参数,而父类里是没有这个属性项的,

并且调用子类的新的show_info( )方法,成功打印出来了

博文推荐

https://www.cnblogs.com/CYHISTW/p/10966448.html
此篇针对python中类与继承描述的非常详尽,后续如果有需要会重新更新。

Python类继承及super()函数 文章目录Python中单类继承普通类方法继承初始化函数继承Python中多类继承 Python中单类继承 Python是一门面向对象的编程语言,支持类继承。新的类称为子类(Subclass),被继承的类称为父类、基类或者超类。子类继承父类后,就拥有父类的所有特性。类继承的简单例子: 普通类方法继承 class Fruit(): def color(self): print(... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Python中类的继承方法

Python中类与类之间可以继承,继承的叫父类或超类,新创建的叫子类。通过继承,子类可以使用父类的属性,这样可以有效减少代码的冗余度,提高代码重用性。 谈到类的继承,首先要了解构造函数或构造方法。 构造函数或构造方法 在Python中,一个类,不管是否写了构造函数,它都是具有构造函数的一个类,它可以拥有多个构造函数,但建议一个类只有一个构造函数。 当一个对象被创建后,会立即调用构造函数。例如,我们创建了example类如下: class example_a(object): def ad

小E博客 2598

Python 类继承与多重继承

python中新定义一个类称为子类,被继承的类称为父类;子类继承父类后就拥有了父类的所有特性。 #语法格式 class 子类名(父类名): pass 如下:定义了Person类,一个Student类,但是Student类完全可以使用Person类中的方法或着属性,这时候就可以继承;继承之后当实例化Student之后,就可以调用Person类中sleep实例方法。 这里的Person是有初始化属性name的,所以Student也会继承父类的初始化属性,而不需要再Studet中单独去定义,所以再实例化St

一条到晚游泳的鱼 1800

python类与继承person类_类的继承和多继承

类的继承和多继承在面向对象的程序设计中,定义一个新的 class 的时候,可以从某个现有的 class 继承,新的 class 称为子类,而被继承的 class 称为基类、父类或超类。Python 中继承的语法如下:在第 1 行,定义了父类 Parent;在第 4 行,定义了子类 Child,语法 Child(Parent) 表示类 Child 继承于类 Parent。子类继承父类的属性和方法,使...

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NongfuSpring-wu
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