本文实例讲述了python函数形参用法。分享给大家供大家参考。具体如下:
函数形参:
函数取得的参数是你提供给函数的值,这样函数就可以利用这些值 做 一些事情。这些参数就像变量一样,只不过它们的值是在我们调用函数的时候定义的,而非在函数本身内赋值。
参数在函数定义的圆括号对内指定,用逗号分割。当我们调用函数的时候,我们以同样的方式提供值。注意我们使用过的术语——函数中的参数名称为 形参 而你提供给函数调用的值称为 实参 。
使用函数形参:
#!/usr/bin/python # Filename: func_param.py def printMax(a, b): if a > b: print a, 'is maximum' else: print b, 'is maximum' printMax(3, 4) # directly give literal values x = 5 y = 7 printMax(x, y) # give variables as arguments
运行结果如下:
4 is maximum
7 is maximum
工作原理:
这里,我们定义了一个称为printMax的函数,这个函数需要两个形参,叫做a和b。我们使用if..else语句找出两者之中较大的一个数,并且打印较大的那个数。
在第一个printMax使用中,我们直接把数,即实参,提供给函数。在第二个使用中,我们使用变量调用函数。printMax(x, y)使实参x的值赋给形参a,实参y的值赋给形参b。在两次调用中,printMax函数的工作完全相同。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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