一、类定义:
class <类名>: <语句>
类实例化后,可以使用其属性,实际上,创建一个类之后,可以通过类名访问其属性
如果直接使用类名修改其属性,那么将直接影响到已经实例化的对象
类的私有属性:
__private_attrs 两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问
在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs
类的方法
在类地内部,使用def关键字可以为类定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数self,且为第一个参数
私有的类方法
__private_method 两个下划线开头,声明该方法为私有方法,不能在类地外部调用
在类的内部调用slef.__private_methods
类的专有方法:
__init__ 构造函数,在生成对象时调用
__del__ 析构函数,释放对象时使用
__repr__ 打印,转换
__setitem__按照索引赋值
__getitem__按照索引获取值
__len__获得长度
__cmp__比较运算
__call__函数调用
__add__加运算
__sub__减运算
__mul__乘运算
__div__除运算
__mod__求余运算
__pow__称方
示例:
#类定义 class people: #定义基本属性 name = '' age = 0 #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问 __weight = 0 #定义构造方法 def __init__(self,n,a,w): self.name = n self.age = a self.__weight = w def speak(self): print("%s is speaking: I am %d years old" %(self.name,self.age)) p = people('tom',10,30) p.speak()
二、继承类定义:
1.单继承
class <类名>(父类名) <语句> eg. class childbook(book) age = 10
2.类的多重继承
class 类名(父类1,父类2,....,父类n) <语句1>
需要注意圆括号中父类的顺序,若是父类中有相同的方法名,而在子类使用时未指定,python从左至右搜索,即方法在子类中未找到时,从左到右查找父类中是否包含方法
#另一个类,多重继承之前的准备 class speaker(): topic = '' name = '' def __init__(self,n,t): self.name = n self.topic = t def speak(self): print("I am %s,I am a speaker!My topic is %s"%(self.name,self.topic)) #多重继承 class sample(speaker,student): a ='' def __init__(self,n,a,w,g,t): student.__init__(self,n,a,w,g) speaker.__init__(self,n,t) test = sample("Tim",25,80,4,"Python") test.speak()#方法名同,默认调用的是在括号中排前地父类的方法
类方法的覆写——子类覆盖掉父类的方法
def 方法名与父类一致
若是在方法中要使用到父类方法 父类名.方法名
若是将类放到了模块中
使用时
import A l = A.类()
以上三段程序的执行结果:

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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