Python的函數(shù)都有哪些？

Python 函數(shù)

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函數(shù)是組織好的，可重復(fù)使用的，用來實現(xiàn)單一，或相關(guān)聯(lián)功能的代碼段。

函數(shù)能提高應(yīng)用的模塊性，和代碼的重復(fù)利用率。你已經(jīng)知道Python提供了許多內(nèi)建函數(shù)，比如print()。但你也可以自己創(chuàng)建函數(shù)，這被叫做用戶自定義函數(shù)。

定義一個函數(shù)

你可以定義一個由自己想要功能的函數(shù)，以下是簡單的規(guī)則：

函數(shù)代碼塊以?def?關(guān)鍵詞開頭，后接函數(shù)標識符名稱和圓括號()。

任何傳入?yún)?shù)和自變量必須放在圓括號中間。圓括號之間可以用于定義參數(shù)。

函數(shù)的第一行語句可以選擇性地使用文檔字符串—用于存放函數(shù)說明。

函數(shù)內(nèi)容以冒號起始，并且縮進。

return [表達式]?結(jié)束函數(shù)，選擇性地返回一個值給調(diào)用方。不帶表達式的return相當于返回 None。

語法

def functionname( parameters ): ? "函數(shù)_文檔字符串"

function_suite

return [expression]

默認情況下，參數(shù)值和參數(shù)名稱是按函數(shù)聲明中定義的順序匹配起來的。

實例

以下為一個簡單的Python函數(shù)，它將一個字符串作為傳入?yún)?shù)，再打印到標準顯示設(shè)備上。

實例(Python 2.0+)

def printme( str ): ? "打印傳入的字符串到標準顯示設(shè)備上"

print str

return

函數(shù)調(diào)用

定義一個函數(shù)只給了函數(shù)一個名稱，指定了函數(shù)里包含的參數(shù)，和代碼塊結(jié)構(gòu)。

這個函數(shù)的基本結(jié)構(gòu)完成以后，你可以通過另一個函數(shù)調(diào)用執(zhí)行，也可以直接從Python提示符執(zhí)行。

如下實例調(diào)用了printme（）函數(shù)：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 定義函數(shù)def printme( str ): ? "打印任何傳入的字符串"

print str

return

# 調(diào)用函數(shù)printme("我要調(diào)用用戶自定義函數(shù)!")printme("再次調(diào)用同一函數(shù)")

以上實例輸出結(jié)果：

我要調(diào)用用戶自定義函數(shù)!再次調(diào)用同一函數(shù)

參數(shù)傳遞

在 python 中，類型屬于對象，變量是沒有類型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代碼中，[1,2,3]?是 List 類型，"Runoob"?是 String 類型，而變量 a 是沒有類型，她僅僅是一個對象的引用（一個指針），可以是 List 類型對象，也可以指向 String 類型對象。

可更改(mutable)與不可更改(immutable)對象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的對象，而 list,dict 等則是可以修改的對象。

不可變類型：變量賦值?a=5?后再賦值?a=10，這里實際是新生成一個 int 值對象 10，再讓 a 指向它，而 5 被丟棄，不是改變a的值，相當于新生成了a。

可變類型：變量賦值?la=[1,2,3,4]?后再賦值?la[2]=5?則是將 list la 的第三個元素值更改，本身la沒有動，只是其內(nèi)部的一部分值被修改了。

python 函數(shù)的參數(shù)傳遞：

不可變類型：類似 c++ 的值傳遞，如 整數(shù)、字符串、元組。如fun（a），傳遞的只是a的值，沒有影響a對象本身。比如在 fun（a）內(nèi)部修改 a 的值，只是修改另一個復(fù)制的對象，不會影響 a 本身。

可變類型：類似 c++ 的引用傳遞，如 列表，字典。如 fun（la），則是將 la 真正的傳過去，修改后fun外部的la也會受影響

python 中一切都是對象，嚴格意義我們不能說值傳遞還是引用傳遞，我們應(yīng)該說傳不可變對象和傳可變對象。

python 傳不可變對象實例

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

def ChangeInt( a ): ? ?a = 10

b = 2ChangeInt(b)print b # 結(jié)果是 2

實例中有 int 對象 2，指向它的變量是 b，在傳遞給 ChangeInt 函數(shù)時，按傳值的方式復(fù)制了變量 b，a 和 b 都指向了同一個 Int 對象，在 a=10 時，則新生成一個 int 值對象 10，并讓 a 指向它。

傳可變對象實例

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可寫函數(shù)說明def changeme( mylist ): ? "修改傳入的列表"

mylist.append([1,2,3,4])

print "函數(shù)內(nèi)取值: ", mylist

return

# 調(diào)用changeme函數(shù)mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函數(shù)外取值: ", mylist

實例中傳入函數(shù)的和在末尾添加新內(nèi)容的對象用的是同一個引用，故輸出結(jié)果如下：

函數(shù)內(nèi)取值: ?[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函數(shù)外取值: ?[10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

參數(shù)

以下是調(diào)用函數(shù)時可使用的正式參數(shù)類型：

必備參數(shù)

關(guān)鍵字參數(shù)

默認參數(shù)

不定長參數(shù)

必備參數(shù)

必備參數(shù)須以正確的順序傳入函數(shù)。調(diào)用時的數(shù)量必須和聲明時的一樣。

調(diào)用printme()函數(shù)，你必須傳入一個參數(shù)，不然會出現(xiàn)語法錯誤：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可寫函數(shù)說明def printme( str ): ? "打印任何傳入的字符串"

print str

return

#調(diào)用printme函數(shù)printme()

以上實例輸出結(jié)果：

Traceback (most recent call last):

File "test.py", line 11, in module

printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)

關(guān)鍵字參數(shù)

關(guān)鍵字參數(shù)和函數(shù)調(diào)用關(guān)系緊密，函數(shù)調(diào)用使用關(guān)鍵字參數(shù)來確定傳入的參數(shù)值。

使用關(guān)鍵字參數(shù)允許函數(shù)調(diào)用時參數(shù)的順序與聲明時不一致，因為 Python 解釋器能夠用參數(shù)名匹配參數(shù)值。

以下實例在函數(shù) printme() 調(diào)用時使用參數(shù)名：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可寫函數(shù)說明def printme( str ): ? "打印任何傳入的字符串"

print str

return

#調(diào)用printme函數(shù)printme( str = "My string")

以上實例輸出結(jié)果：

My string

下例能將關(guān)鍵字參數(shù)順序不重要展示得更清楚：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可寫函數(shù)說明def printinfo( name, age ): ? "打印任何傳入的字符串"

print "Name: ", name

print "Age ", age

return

#調(diào)用printinfo函數(shù)printinfo( age=50, name="miki" )

以上實例輸出結(jié)果：

Name: ?mikiAge ?50

默認參數(shù)

調(diào)用函數(shù)時，默認參數(shù)的值如果沒有傳入，則被認為是默認值。下例會打印默認的age，如果age沒有被傳入：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可寫函數(shù)說明def printinfo( name, age = 35 ): ? "打印任何傳入的字符串"

print "Name: ", name

print "Age ", age

return

#調(diào)用printinfo函數(shù)printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上實例輸出結(jié)果：

Name: ?mikiAge ?50Name: ?mikiAge ?35

不定長參數(shù)

你可能需要一個函數(shù)能處理比當初聲明時更多的參數(shù)。這些參數(shù)叫做不定長參數(shù)，和上述2種參數(shù)不同，聲明時不會命名。基本語法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): ? "函數(shù)_文檔字符串"

function_suite

return [expression]

加了星號（*）的變量名會存放所有未命名的變量參數(shù)。不定長參數(shù)實例如下：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可寫函數(shù)說明def printinfo( arg1, *vartuple ): ? "打印任何傳入的參數(shù)"

print "輸出: "

print arg1

for var in vartuple: ? ? ?print var

return

# 調(diào)用printinfo 函數(shù)printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上實例輸出結(jié)果：

輸出:10輸出:706050

匿名函數(shù)

python 使用 lambda 來創(chuàng)建匿名函數(shù)。

lambda只是一個表達式，函數(shù)體比def簡單很多。

lambda的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

lambda函數(shù)擁有自己的命名空間，且不能訪問自有參數(shù)列表之外或全局命名空間里的參數(shù)。

雖然lambda函數(shù)看起來只能寫一行，卻不等同于C或C++的內(nèi)聯(lián)函數(shù)，后者的目的是調(diào)用小函數(shù)時不占用棧內(nèi)存從而增加運行效率。

語法

lambda函數(shù)的語法只包含一個語句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下實例：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可寫函數(shù)說明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

# 調(diào)用sum函數(shù)print "相加后的值為 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值為 : ", sum( 20, 20 )

以上實例輸出結(jié)果：

相加后的值為 : ?30相加后的值為 : ?40

return 語句

return語句[表達式]退出函數(shù)，選擇性地向調(diào)用方返回一個表達式。不帶參數(shù)值的return語句返回None。之前的例子都沒有示范如何返回數(shù)值，下例便告訴你怎么做：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可寫函數(shù)說明def sum( arg1, arg2 ): ? # 返回2個參數(shù)的和."

total = arg1 + arg2

print "函數(shù)內(nèi) : ", total

return total

# 調(diào)用sum函數(shù)total = sum( 10, 20 )

以上實例輸出結(jié)果：

函數(shù)內(nèi) : ?30

變量作用域

一個程序的所有的變量并不是在哪個位置都可以訪問的。訪問權(quán)限決定于這個變量是在哪里賦值的。

變量的作用域決定了在哪一部分程序你可以訪問哪個特定的變量名稱。兩種最基本的變量作用域如下：

全局變量

局部變量

全局變量和局部變量

定義在函數(shù)內(nèi)部的變量擁有一個局部作用域，定義在函數(shù)外的擁有全局作用域。

局部變量只能在其被聲明的函數(shù)內(nèi)部訪問，而全局變量可以在整個程序范圍內(nèi)訪問。調(diào)用函數(shù)時，所有在函數(shù)內(nèi)聲明的變量名稱都將被加入到作用域中。如下實例：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

total = 0 # 這是一個全局變量# 可寫函數(shù)說明def sum( arg1, arg2 ): ? #返回2個參數(shù)的和."

total = arg1 + arg2 # total在這里是局部變量.

print "函數(shù)內(nèi)是局部變量 : ", total

return total

#調(diào)用sum函數(shù)sum( 10, 20 )print "函數(shù)外是全局變量 : ", total

以上實例輸出結(jié)果：

函數(shù)內(nèi)是局部變量 : ?30函數(shù)外是全局變量 : ?0

Python基礎(chǔ) numpy中的常見函數(shù)有哪些

有些Python小白對numpy中的常見函數(shù)不太了解，今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個科學(xué)計算的庫，提供了矩陣運算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實，list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數(shù)。

數(shù)組常用函數(shù)

1.where()按條件返回數(shù)組的索引值

2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組，元素個數(shù)為N個

4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回數(shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組

6.sign(a)返回數(shù)組a的每個元素的正負符號

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對應(yīng)元素結(jié)果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數(shù)組維度

a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組

a.transpose,a.T轉(zhuǎn)置數(shù)組a

數(shù)組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合

數(shù)組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個數(shù)組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個數(shù)組

數(shù)組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m

2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組

數(shù)組屬性

1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型

2.a.shape數(shù)組a的維度

3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)

4.a.size數(shù)組a所含元素的總個數(shù)

5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)

6.a.nbytes整個數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型

數(shù)組計算

1.average(a,weights=v)對數(shù)組a以權(quán)重v進行加權(quán)平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標準差

3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)

6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡，即對角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數(shù)。更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。

python當中的eval（）函數(shù)是起什么作用？

python當中的eval（）函數(shù)是將字符串當成有效Python表達式來求值，并返回計算結(jié)果

x?=?1

eval('x+1')

eval('x==1')

與之對應(yīng)的repr函數(shù)，它能夠?qū)ython的變量和表達式轉(zhuǎn)換為字符串表示：

repr(x+1)

repr(x+ ‘1’-1)('x=+=1')

Python是純粹的自由軟件，?源代碼和解釋器CPython遵循?GPL(GNU?General Public License)協(xié)議。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。

常見的一種應(yīng)用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。

需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現(xiàn)。

python求平均值的函數(shù)

首先我們先來了解一下計算平均數(shù)的IPO模式.

輸入：待輸入計算平均數(shù)的數(shù)。

處理：平均數(shù)算法

輸出：平均數(shù)

明白了程序的IPO模式之后，我們打開本地的python的IDE

工具，并新建一個python文件，命名為test6.py.

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打開test6.py,進行編碼，第一步，提示用戶輸入要計算多少個數(shù)的平均數(shù)。

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第二步，初始化sum總和的值。注意，這是編碼的好習(xí)慣，在定義一個變量的時候，給一個初始值。

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第三步，循環(huán)輸入要計算平均數(shù)的數(shù)，并計算總和sum的值。

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最后，計算出平均數(shù)，并輸出，利用“總和/數(shù)量”的公式計算出平均數(shù)。

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編碼完成后，記得保存，然后進行調(diào)試運行。按F5鍵或者點擊菜單欄中的“run”-》“run model”來運行程序。

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Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(2)：常用數(shù)據(jù)計算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數(shù)據(jù)的處理，通過各類公式，或者統(tǒng)計方法將原始數(shù)據(jù)處理為目標數(shù)據(jù)。

按照氣象統(tǒng)計課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計方法的對應(yīng)函數(shù)：

在計算氣候態(tài)，區(qū)域平均時均要使用到求均值函數(shù)，對應(yīng)NCL中的dim_average函數(shù)，在python中通常使用np.mean()函數(shù)

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設(shè)a為[time,lat,lon]的數(shù)據(jù)，那么

需要特別注意的是，氣象數(shù)據(jù)中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數(shù)會自動略過，而在python中，當任意一數(shù)與缺測(np.nan)計算的結(jié)果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結(jié)果為np.nan

因此，當數(shù)據(jù)存在缺測數(shù)據(jù)時，通常使用np.nanmean()函數(shù)，用法同上，此時[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數(shù)組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數(shù)來補充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計算函數(shù)也可以通過在前邊加‘nan’來使用。

另外，

也可以直接將a中缺失值全部填充為0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求數(shù)據(jù)標準化的函數(shù)dim_standardize()

其實也就是一行的事，根據(jù)需要指定維度即可。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

相關(guān)可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數(shù)中的np.corrcoef(x, y)就可以實現(xiàn)相關(guān)計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來計算相關(guān)系數(shù)：

這個函數(shù)缺點和有點都很明顯，優(yōu)點是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進一步計算置信度。而缺點則是該函數(shù)只支持兩個一維數(shù)組的計算，也就是說當我們需要計算一個場和一個序列的相關(guān)時，我們需要循環(huán)來實現(xiàn)。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數(shù))

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數(shù)：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關(guān)系數(shù)

p_value： P值

std_err： 估計標準誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗的過程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計算。

python中eval()函數(shù)的作用是什么?

python中eval函數(shù)作用如下：

1、計算字符串中有效的表達式，并返回結(jié)果。

2、將字符串轉(zhuǎn)成相應(yīng)的對象（如list、tuple、dict和string之間的轉(zhuǎn)換）。

3、將利用反引號轉(zhuǎn)換的字符串再反轉(zhuǎn)回對象。

函數(shù)作用域：eval()函數(shù)并不會創(chuàng)建一個新的作用域，并且它的作用域就是它所在的作用域，有時候需要將eval()函數(shù)的作用域設(shè)置為全局，當然可以將eval()在全局作用域中使用，這個時候可以用window.eval()的方式實現(xiàn)。

參數(shù)情況：

（1）如果參數(shù)是一個表達式，eval() 函數(shù)將執(zhí)行表達式。

（2）如果參數(shù)是Javascript語句，eval()將執(zhí)行 Javascript 語句。

注意：如果執(zhí)行結(jié)果是一個值就返回，不是就返回undefined，如果參數(shù)不是一個字符串，則直接返回該參數(shù)。

文章題目：python計算函數(shù),python計算函數(shù)曲線在區(qū)間a,b
本文路徑：http://chinadenli.net/article10/dsidogo.html

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