1. 関数の基本定義
def 函数名称（参数） 执行语 return 返回值
def: 関数を定義するためのキーワード;
関数名: 名前が示すように、関数を呼び出すために使用できます。キーワードを使用して名前を付けることはできません。関数の英語名に基づいて名前が付けられ、キャメル ケースまたは下線メソッドを使用できます。
パラメーター: 関数にデータを提供するために使用され、仮パラメーターと実際のパラメータ;
実行ステートメント: 関数本体とも呼ばれ、一連の論理演算を実行するために使用されます。
戻り値: 関数の実行後、呼び出し元に返されるデータはデフォルトで None になるため、戻り値がない場合は、 returnを書く必要はありません。
2. 関数
の最も直接的な 1 対 1 の関係を持つパラメータ:
def fun_ex(a,b): #a,b是函数fun_ex的形式参数，也叫形参
sum=a+b print('sum =',sum)
fun_ex(1,3) #1，3是函数fun_ex的实际参数，也叫实参#运行结果sum = 4
3. 関数
のデフォルトのパラメータ。パラメータのデフォルト値を定義します。関数の呼び出し時にパラメータが指定されていない場合、関数はデフォルトのパラメータを使用します。デフォルトのパラメータは、パラメータ リストの最後に配置する必要があります。例:
def fun_ex(a,b=6): #默认参数放在参数列表最后，如b=6只能在a后面
sum=a+b print('sum =',sum)
fun_ex(1,3)
fun_ex(1)#运行结果sum = 4sum = 7
4. 関数
の動的パラメータを指定する必要はありません。パラメータはタプルまたは辞書であり、関数はそれを次のようにタプルまたは辞書に自動的に変換します。関数の値
関数を実行するときは、通常、関数から何らかの情報を取得する必要があります。戻り値を取得するには、次のような必要があります。
#转换成元组的动态参数形式，接受的参数需要是可以转成元组的形式，就是类元组形式的数据，如数值，列表，元组。
def func(*args):
print(args,type(args))
func(1,2,3,4,5)
date_ex1=('a','b','c','d')
func(*date_ex1)
#运行结果
(1, 2, 3, 4, 5) <class 'tuple'>
('a', 'b', 'c', 'd') <class 'tuple'>
动态参数形式一
6.は、次のような単純な関数を表現するために使用されます:
#转换成字典的动态参数形式，接收的参数要是能转换成字典形式的，就是类字典形式的数据，如键值对，字典
def func(**kwargs):
print(kwargs,type(kwargs))
func(a=11,b=22)
date_ex2={'a':111,'b':222}
func(**date_ex2)
#运行结果
{'b': 22, 'a': 11} <class 'dict'>
{'b': 222, 'a': 111} <class 'dict'>
动态参数形式二7. 組み込み関数
1) 組み込み関数のリスト| 組み込み関数 | ||||
|---|---|---|---|---|
<span class="pre">abs()</span> |
<span class="pre">dict()</span> |
<span class="pre">help()</span> |
<span class="pre">min()</span> |
<span class="pre">setattr()</span> |
<span class="pre">all()</span> |
<span class="pre">dir()</span> |
<span class="pre">hex()</span> |
<span class="pre">next()</span> |
<span class="pre">slice()</span> |
<span class="pre">any()</span> |
<span class="pre">pmod()</span> |
<span class="pre">id()</span> |
<span class="pre">object()</span> |
<span class="pre">sorted()</span> |
<span class="pre">ascii()</span> |
<span class="pre">enumerate()</span> |
<span class="pre">input()</span> |
<span class="pre">oct()</span> |
<span class="pre">staticmethod()</span> |
<span class="pre">bin()</span> |
<span class="pre">eval()</span> |
<span class="pre">int()</span> |
<span class="pre">open()</span> |
<span class="pre">str()</span> |
<span class="pre">bool()</span> |
<span class="pre">exec()</span> |
<span class="pre">isinstance()</span> |
<span class="pre">ord()</span> |
<span class="pre">sum()</span> |
<span class="pre">bytearray()</span> |
<span class="pre">filter()</span> |
<span class="pre">issubclass()</span>abs() |
<span class="pre"><code class="docutils リテラル">dict ()🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜help()🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜min()🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜setattr()🎜🎜 🎜🎜 | |
<span class="pre">super()<code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">super()</span> |
||||
<span class="pre">bytes()</span> |
<span class="pre">float()</span> |
<span class="pre">iter()</span> |
<span class="pre">print()</span> |
<span class="pre">tuple()</span> |
<span class="pre">callable()</span> |
<span class="pre">format()</span> |
<span class="pre">len()</span> |
<span class="pre">property()</span> |
<span class="pre">type()</span> |
<span class="pre">chr()</span> |
<span class="pre">frozenset()</span> |
<span class="pre">list()</span> |
<span class="pre">range()</span> |
<span class="pre">vars()</span> |
<span class="pre">classmethod()</span> |
<span class="pre">getattr()</span> |
<span class="pre">locals()</span> |
<span class="pre">repr()</span> |
<span class="pre">zip()</span> |
<span class="pre">compile()</span> |
<span class="pre">globals()</span> |
<span class="pre">map()</span> |
<span class="pre">reversed()</span> |
<span class="pre">__import__()</span> |
<span class="pre">complex()</span> |
<span class="pre">hasattr()</span> |
<span class="pre">max()</span> |
<span class="pre">round()</span> |
|
<span class="pre">delattr()</span> |
<span class="pre">hash()</span> |
<span class="pre">memoryview()</span> |
<span class="pre">set()</span> |
|
<span class="pre"> float()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">iter()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">print()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="docutils リテラル"><span class="pre">tuple()🎜🎜🎜🎜🎜<tr class="row-even">🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">callable()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutilsリテラル"><span class="pre">format()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">len()🎜🎜🎜🎜🎜 🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">property()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">type()🎜🎜🎜🎜🎜<tr class="row-odd">🎜🎜<code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">chr()🎜 🎜🎜🎜🎜🎜<code class="docutils literal"><span class="pre">frozenset()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="docutils literal"><span class="pre">list( )🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="docutils literal"><span class="pre">range()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils literal"><span>vars()🎜🎜🎜🎜🎜<tr class="row-even">🎜🎜<code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">classmethod() 🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">getattr()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">locals()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">repr()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<span class="pre">zip()🎜🎜🎜🎜🎜<tr class="row-odd">🎜🎜<code class="xref py py- func docutils リテラル"><span class="pre">compile()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">globals()🎜🎜🎜 🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">map()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">reversed()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">__import__()🎜🎜🎜🎜🎜<tr class=" row-even">🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">complex()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">hasattr()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">max()🎜🎜🎜🎜🎜🎜 <code class="xref py py-func docutils literal"><span class="pre">round()🎜🎜🎜🎜🎜 🎜🎜<tr class="row-odd">🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">delattr()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="xref py py-func docutils リテラル"><span class="pre">hash() 🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="docutils literal"><span class="pre">memoryview()🎜🎜🎜🎜🎜🎜<code class="docutils literal"><span class="pre">set ()🎜🎜🎜🎜🎜 🎜🎜🎜🎜🎜 🎜</span>
以上がPython関数の使い方を詳しく解説の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか？Apr 25, 2025 am 12:28 AMArraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1）彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2）numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3）arayableminablecickick
同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか？Apr 25, 2025 am 12:24 AMPyenv、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。
標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか？Apr 25, 2025 am 12:21 AMnumpyarrayshaveveraladvantages-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、
アレイの均質な性質はパフォーマンスにどのように影響しますか？Apr 25, 2025 am 12:13 AM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。
実行可能なPythonスクリプトを作成するためのベストプラクティスは何ですか？Apr 25, 2025 am 12:11 AMcraftexecutablepythonscripts、次のようになります
numpyアレイは、アレイモジュールを使用して作成された配列とどのように異なりますか？Apr 24, 2025 pm 03:53 PMnumpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1）numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2）thearraymuremememory-effictientivearientfa
Numpyアレイの使用は、Pythonで配列モジュール配列の使用と比較してどのように比較されますか？Apr 24, 2025 pm 03:49 PMNumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1）numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2）thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef
CTypesモジュールは、Pythonの配列にどのように関連していますか？Apr 24, 2025 pm 03:45 PMctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1）usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2）createc-stylearraysfornumericalcomputations.3）passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo
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