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函数函数是代码的一种组织形式
成都创新互联公司是一家专业提供奈曼企业网站建设,专注与网站设计制作、成都网站建设、H5响应式网站、小程序制作等业务。10年已为奈曼众多企业、政府机构等服务。创新互联专业的建站公司优惠进行中。
函数应该能完成一项特定的工作,而且一般一个函数只完成一项工作
有些语言,分函数和过程两个概念,通俗解释是,有返回结果的是函数,无返回结果的叫过程,python不加以区分
函数的使用函数使用需要先定义
使用函数,俗称调用# 定义一个函数
# 只是定义的话不会执行
# 1. def关键字,后跟一个空格
# 2. 函数名,自己定义,起名需要遵循便令命名规则,约定俗成,大驼峰命名只给类用
# 3. 后面括号和冒号不能省,括号内可以有参数
# 4. 函数内所有代码缩进
def func():
print("我是一个函数")
print("爱生活")
print("函数结束了")函数结束了# 函数的调用
# 直接写出函数名字,后面小括号不能省略,括号内内容根据情况
func()我是一个函数
爱生活# 函数定义
def func():
print('A')
print('B')func()A
B
函数的参数和返回值参数:负责给函数传递一些必要的数据或者信息形参(形式参数):在函数定义的时候用到的参数,没有具体值,只是一个占位符号
实参(实际参数):在调用函数的时候输入的值
返回值:调用函数的时候的一个执行结果使用return返回结果
如果没有值需要返回,我们推荐使用return None表示函数结束
函数一旦执行return,则函数立即结束
如果函数没有return关键字,则函数默认返回None# 形参和实参的案例
# 参数person只是一个符号
# 调用的时候用另一个
def hello(person):
print("{},你好吗?".format(person))
return None
p = "小明"
# 调用函数,需要把p作为实参传入
hello(p)小明,你好吗?p = "小五"
hello(p)小五,你好吗?pp = hello("小柒")
print(pp)小柒,你好吗?
None# return案例
def hello(person):
print("{0},你好吗?".format(person))
return "提前结束!"
print(1)
p = "小明"
rst = hello(p)
print(rst)小明,你好吗?
提前结束!# help负责随时为你提供帮助
help(None) # 等价于help(peint())Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 九九乘法表
# version 1.0
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o + 1): # 内循环,每次从第一个数字开始,打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81help(print)Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 尝试用函数来打印九九乘法表
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o + 1): # 内循环,每次从第一个数字开始,打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()
return None
jiujiu()
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81# 改造上面函数
def printLine(line_num):
'''
line_num;代表行号
打印一行九九乘法表
'''
for i in range(1, line_num + 1):
print(line_num * i, end=" ")
print()
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
printLine(o)
return None
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
参数详解python参考资料:headfirst python - 零基础入门学习python(小甲鱼)、流畅的python - 习题
参数分类普通参数/位置参数
默认参数
关键字参数
收集参数
普通参数c参见上例
定义的时候直接定义变量名
调用的时候直接把变量或者值放入指定位置def 函数名(参数1,参数2,.....):
函数体
# 调用
函数名(value1,value2,......)
# 调用的时候,具体值参考的是位置,按位置赋值
默认参数形参带有默认值
调用的时候,如果没有对相应形参赋值,则使用默认值
python没有提供求平均数的函数,建议先求和然后除以个数求得,内容如下:
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np,dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =0.0BlockOffset = 0 while BlockOffset len(dd):if dd[BlockOffset + 1] = 10。
解释性:
一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。
在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
# coding = GBK
a =[1,2,3,4,5]
sum=0
b = len(a)
print("这个数组的长度为:",b)
for i in a:
sum =sum +i
print("这个数组之和为:",sum)
print("这个数组平均数为",sum/b)
或
import sys
sum = 0
cnt = 0
f = open('1.txt', 'r')
files = f.readline()
while (files ):
sum = sum + float(files .split(",")[0])
cnt = cnt + 1
files = f.readline()
print(sum / cnt)
f.close()
或者。
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np
dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =
0.0BlockOffset = 0 while BlockOffset len(dd):
if dd[BlockOffset + 1] = 10:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1
else:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01
BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2)) print('Exe time: ' +
str(time.clock() - t_start))
扩展资料:
python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。
import sys
class Stats:
def __init__(self, sequence):
# sequence of numbers we will process
# convert all items to floats for numerical processing
self.sequence = [float(item) for item in sequence]
def sum(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return sum(self.sequence)
def count(self):
return len(self.sequence)
def min(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return min(self.sequence)
def max(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return max(self.sequence)
def avg(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return sum(self.sequence) / len(self.sequence)
def median(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
self.sequence.sort()
return self.sequence[len(self.sequence) // 2]
def stdev(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
avg = self.avg()
sdsq = sum([(i - avg) ** 2 for i in self.sequence])
stdev = (sdsq / (len(self.sequence) - 1)) ** .5
return stdev
def percentile(self, percentile):
if len(self.sequence) 1:
value = None
elif (percentile = 100):
sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100. you supplied: %s\n'% percentile)
value = None
else:
element_idx = int(len(self.sequence) * (percentile / 100.0))
self.sequence.sort()
value = self.sequence[element_idx]
return value
参考资料来源:百度百科-python
方法一:
scores = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98]
scores2 = []
avg = sum(scores) / len(scores)
print('平均成绩是:{}'.format(avg))
for i in scores:
if i avg# 少于平均分的成绩放到新建的空列表中
scores2.append(i)
print('低于平均成绩的有:{}'.format(scores2))
方法二:
导入函数库
import numpy as np # 导入 numpy库,as 即为导入的库起一个别称,别称为np
scores1 = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98]
scores2 = []
average = np.mean(scores1) # 一行解决。
print('平均成绩是:{}'.format(average))
# 下面展示一种NumPy数组的操作,感兴趣的同学可以自行去学习哈。
scores3 = np.array(scores1)
print('低于平均成绩的有:{}'.format(scores3[scores3
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