今日は主に Python 関数の関連知識を学びました。Python 関数の定義は、これまで学んだ言語関数の定義とは大きく異なります。早速本題に入ります。
1. 関数の定義
関数の定義では、キーワード def を使用します。具体的な構文は次のとおりです。
def 関数名 (パラメーター 1、パラメーター 2、...):
関数によって実装される関数
2. call
関数名 ( パラメータ 1, パラメータ 2,...)
3. 関数のパラメータ
Python でも基本的にはパラメータは仮パラメータと実パラメータに分けられます。パラメータ
キーワード パラメータは次の定義のパラメータです。これにより、パラメータの受け渡しエラーによる誤った結果を回避できます。
(2) デフォルト パラメータ: デフォルト パラメータを定義する関数は、パラメータが指定されていない場合はデフォルト パラメータを出力し、パラメータを出力します。パラメータがある場合。
(3) パラメータの収集: パラメータがいくつあるかわからないときに使用します
3. コード例
(1) パラメータなし関数
def MyFirstFunction(): print("这是我创建的第一个函数") print("我的心情是很激动的") print("\n") MyFirstFunction()
(2) パラメータ付き関数
def MySecondFunction(name): print("我的名字是"+name) MySecondFunction("YaoXiangxi") print("\n")def add(num1,num2): return (num1+num2) print(add(3,4)) print("\n")
(3) ) キーワードパラメータ
def saySomething(name,word): print(name+"->"+word) saySomething("小甲鱼","让编程改变世界")#万一函数的参数传递顺序错误,则导致结果的输出错误print("\n") saySomething("让编程改变世界","小甲鱼") print("\n")#可以使用关键字参数避免上述问题saySomething(word="让编程改变世界",name="小甲鱼") print("\n")
(4) デフォルトパラメータ
def saysomething(name="小甲鱼",word="让编程改变世界"): print(name+"->"+word) saysomething() saysomething("YaoXiangxi") saysomething(word="编程让生活更加美好") print("\n")
(5) コレクションパラメータ
def test(* parans): #又get了print函数的新技能,若打印的数据类型不冲突 #可以添加用逗号隔开继续打印,相当于打印一个元组 print("参数的长度是:",len(parans)) print("第二个参数是:",parans[1]) test(1,2,3,4,5,6)
以上は、Python 初心者向けの Python 関数 6 番目の内容です。 、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) をフォローしてください。

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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