コードを使用して小さな関数を実装し、それをプログラム コード内で再利用したい場合、コード内のあらゆる場所にコードを貼り付けることはできません。そうすることはソフトウェア エンジニアリングの DRY 原則に違反するためです。 Python は、関数の一部を関数に抽象化してプログラム呼び出しを容易にしたり、他のモジュールで使用できるように提供したりできる関数関数を提供します。
# 関数は、単一の関数または関連する関数を実装するために使用される、編成された再利用可能なコード セグメントです。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
関数は、アプリケーションのモジュール性とコードの再利用率を向上させることができます。
Python は、def キーワードを使用して関数定義を開始します、その後に関数名が続きます。括弧内は関数のパラメーター、内側は関数のパラメータです。 function 関数の実装コード 関数が必要な場合 戻り値がある場合、return は式内のロジック コードで使用されます。
def function_name(parameters):<br> expressions<br>
例:
def function():<br> print('This is a function')<br> a = 1+2 <br> print(a)<br>
上記では、 function という名前の関数を定義しました。この関数はパラメーターを受け入れないため、括弧内は空で、その後に関数が続きます機能コード。
スクリプトを実行すると、関数を定義しただけで関数を実行していないため、出力がないことがわかります。このとき、Pythonのコマンドプロンプトに関数呼び出しfunction()を入力しますが、関数呼び出し中の括弧は省略できないことに注意してください。
その後、関数内の関数コードが実行され、出力結果は次のようになります:
This is a function<br>3<br>
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列を参照してください。学ぶために!
以上がPython での関数定義のキーワードは次のとおりです。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。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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