python函数参数*和**

在看python的代码时,经常会看见函数定义的参数中有*和 **符号来表示变长的参数。它们分别代表什么呢?具体怎么操作呢?

默认的习惯写法为args 和 **kwargs, 先来看看args。

*args

*args表示一个变长的无关键字参数列表:

def test_var_args(f_arg, *argv):
    print("first normal arg:", f_arg)
    for arg in argv:
        print("another arg through *argv:", arg)

test_var_args('python', 'eggs', 'test','today')

输出

first normal arg: python
another arg through *argv: eggs
another arg through *argv: test
another arg through *argv: today

**kwargs

**kwargs 传入变长的带关键字命名的参数列表:

def greet_me(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print("{0} = {1}".format(key, value))

greet_me(name="yasoob", age=20,gender='female')
name = yasoob
age = 20
gender = female

使用 *args 和**kwargs调用函数

定义一个带有三个参数的函数:

def test_args_kwargs(arg1, arg2, arg3):
    print("arg1:", arg1)
    print("arg2:", arg2)
    print("arg3:", arg3)

使用*args调用函数,args需是tuple类型

args = ("two", 3, 5)
test_args_kwargs(*args)

输出:

arg1: two
arg2: 3
arg3: 5

使用**kwargs调用函数,kwargs需是字典形式

kwargs = {"arg3": 3, "arg2": "two", "arg1": 5}
test_args_kwargs(**kwargs)

输出

arg1: 5
arg2: two
arg3: 3

使用情境

*arg 和 *args 比较常用的情境为装饰器(decorator),或者猴子补丁(mokey patch)。

关于猴子补丁,可以参考:猴子补丁(monkey patch)

这个叫法起源于Zope框架,大家在修正Zope的Bug的时候经常在程序后面追加更新部分,这些被称作是“杂牌军补丁(guerilla patch)”,后来guerilla就渐渐的写成了gorllia((猩猩),再后来就写了monkey(猴子),所以猴子补丁的叫法是这么莫名其妙的得来的。

猴子补丁主要有以下几个用处:

  1. 在运行时替换方法、属性等
  2. 在不修改第三方代码的情况下增加原来不支持的功能
  3. 在运行时为内存中的对象增加patch而不是在磁盘的源代码中增加

作者:d咚咚呛
链接:https://www.jianshu.com/p/f1060b22aab8
来源:简书

原文连接:

  1. pythontips: *args and ** kwargs
变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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