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Python其实很简单 第十二章 函数与变量的作用域

在前面已经多次提到函数这个概念，之所以没有解释什么是函数，是因为程序中的函数和数学中的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了。根据需要，用户也可以自定义函数。

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12.1 函数

函数的结构：

def 函数名(参数)：

函数体

return 返回值

例如：数学中的函数f(x)=2x+5在Python中可以定义如下：

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：

f(3)

下面给出完整的程序代码：

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

res=f(3)

print(res)

运行结果：11

如上例中的x是函数f(x)的参数，有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参）。

上例中的y是函数f(x)的返回值。并不是所有的函数都有参数和返回值。如下面的函数：

def func():

print('此为无参数传递、无返回值的函数')

func()

输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数

可以看出，该函数func()无参数，故调用时不用赋给参数值。

函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x²+y²，可用Python语言定义如下：

def f(x,y):

z=x**2+y**2

return z

print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)

输出结果：13

也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法，为参数添加默认值，如果用户赋予参数值，则按照用户赋值执行，否则使用默认值。例如：

def f(x,y=3):

z=x**2+y**2

return z

若调用时参数列表为（2,1），即x赋值为2，y赋值为1：

print(f(2,1))

输出结果为：5

若调用时参数列表为（2），即x赋值为2，y赋值省缺，则y使用默认值：

print(f(2))

输出结果为：13

回调函数，又称函数回调，是将函数作为另一函数的参数。

例如：

def func(fun,m,n):

fun(m,n)

def f_add(m,n):

print('m+n=',m+n)

def f_mult(m,n):

print('m*n=',m*n)

func(f_add,2,3)

func(f_mult,2,3)

输出结果：

m+n= 5

m*n= 6

在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数，即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点。

如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型。譬如，参会的人数事先不能确定，只能根据与会人员名单输入：

def func(*names):

print('今天与会人员有：')

for name in names:

print(name)

func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')

运行后，输出结果为：

今天与会人员有：

张小兵

陈晓梅

李大海

王长江

参数为字典类型，需要在参数前面加上**号。

def func(**kwargs):

for i in kwargs:

print(i,kwargs[i])

func(a='a1',b='b1',c='c1')

输出结果为：

a a1

b b1

c c1

一个有趣的实例：

def func(x,y,z,*args,**kwargs):

print(x,y,z)

print(args)

print(kwargs)

func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')

输出结果：

a b c # 前三个实参赋给前三个形参

('Python', 'is easy') # *args接收元组数据

{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据

12.2 变量的作用域

变量的作用域即变量的有效范围，可分为全局变量和局部变量。

局部变量

在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用。

全局变量

在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用。

全局变量的作用域是整个程序，也就是说，全局变量可以在整个程序中可以访问。

下面通过实例去讨论：

程序1：

a=1 # a为全局变量

def a_add():

print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值

a_add() # 调用函数a_add()

a+=1 # 主程序语句，a增加1

print('a现在的值是：',a) # 主程序语句，读取a的值

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

这个结果和我们想象的一样，全局变量a既可以在主程序中读取，也可以在子程序（函数）中读取。

程序2：

a=1

def a_add():

a+=1

print('a的初值：',a)

a_add()

print('a现在的值是：',a)

运行程序1时出现如下错误提示：

UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用。

从语法上来讲，该程序没有错误。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add()，函数内的语句a+=1就是出错的根源，虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1，但从错误提示看，这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a+=1中的a 是局部变量，而非全局变量）。

怎样解决这个问题？

程序3：

a=1

def a_add(x):

x+=1

return x

print('a的初值：',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

结果的确是正确的，但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a）。

程序4：

a=1

def a_add(a):

a+=1

return a

print('a的初值：',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

对比程序4和程序3不难发现，其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a，这个a的实质和程序3中的x还是一样的。这进一步证实，函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别。

程序5：

a=1

def a_add():

global a

a+=1

print('a的初值：',a)

a_add()

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

程序5和程序2相比较，仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”，此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名，自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了。

虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好。

12.3 函数的递归与嵌套

递归，就是函数调用它自身。递归必须设置停止条件，否则函数将无法终止，形成死循环。

以计算阶乘为例：

def func(n):

if n==1:

return 1

else:

return n*func(n-1) #func( )调用func( )

print(func(5))

运行结果为：120

嵌套，指在函数中调用另外的函数。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述。

匿名函数

Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的。

例如：

程序1：这是一个常规的函数定义和调用。

def f_add(x,y):

return x+y

print(f_add(2,3))

输出结果：5

程序2：使用lambda定义匿名函数。

f_add=lambda x,y:x+y

print(f_add(2,3))

输出结果：5

从上面的代码可以看出，使用lambda仅仅减少了一行代码。f_add=lambda x,y:x+y中的f_add不是变量名，而是函数名。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( )。所以，匿名函数并没有太多的优点。

2 如何用Python进行数据计算

numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识

NumPy 是python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。

#导入Numpy库，并命名为np

import numpy as np

#创建一维数组

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地创建连续数组，比如我使用arange或linspace函数进行创建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列，如起点是1，终点是4，步长为1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列，如起点是1，终点是9，元素个数为5,即【1,3,5,7,9】

#通过NumPy可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位数：np.median(a)

求取加权平均数：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

将两个数相加：np.add(x1, x2)

将两个数相减：np.subtract(x1, x2)

将两个数相乘：np.multiply(x1, x2)

将两个数相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相关系数计算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)

python中函数的作用

Python 函数定义以及参数传递

1.函数定义

#形如def func(args...):

doSomething123

以关键字def 开头，后面是函数名和参数下面是函数处理过程。

举例：

def add( a, b ):

return a+b12

参数可以设定默认值，如：

def add( a, b=10 ): #注意：默认值参数只会运算一次

return a+b12

默认值参数只会运算一次是什么意思？

def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表，每次不带默认值都会指向这块内存

b.append(a) return b

print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ，默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ，默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''

结果：

[1]

[1, 2]

[3]

[1, 2, 4]

'''12345678910111213141516

这下明白为什么默认参数只计算一次了吧，函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间，就是第一次计算的空间。

2.参数传递

def func(a, b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的

func(10,20) #不使用参数名，需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果：a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函数定义形式如下方式：

def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组

print(args,type(args))

func(10,20)#结果：#(10, 20) class 'tuple'1234567

举一个和上述过程相反的例子：

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)

func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果：a=10, b=20123456

总结：*号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成元组，如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。

另一种定义：

def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict

print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值，使用key=value这种形式#结果：{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345

相反的例子：

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

d = {'a':10, 'b':20 }

func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345

def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数

print(args,kw )12

总结：**号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成字典，如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。

lambda表达式

lambda表达式就是一种简单的函数

形如 f = lambda 参数1，参数2： 返回的计算值

例如：

add = lambda x,y: x+y

print(add(1,2))'''

结果：3

'''12345

python怎么做数学函数题

【相关学习推荐：python教程】

python做数学函数题的方法：

1、打开CMD命令行以后我们先来看一个求平方的函数，如下图所示，用pow即可计算某个数的几次方

2、接下来我们可以运用abs函数来求某一个数的绝对值，如下图所示

3、在遇到小数的时候，我们经常需要舍弃小数的部分直接用整数，那么就可以用floor函数了，但是直接用的话是报错的，如下图所示

4、这个时候我们需要导入math模块，因为floor函数在math模块中，如下图所示

5、接下来我们还会用到math函数中的开平方根的函数sqrt，如下图所示

6、最后我们在应用数学函数的时候可以直接将起赋值给某个变量，然后直接调用该变量即可，如下图所示

Python--math库

Python math 库提供许多对浮点数的数学运算函数，math模块不支持复数运算，若需计算复数，可使用cmath模块（本文不赘述）。

使用dir函数，查看math库中包含的所有内容：

1） math.pi    # 圆周率π

2） math.e    #自然对数底数

3） math.inf    #正无穷大∞，-math.inf    #负无穷大-∞

4） math.nan    #非浮点数标记，NaN（not a number）

1） math.fabs(x)    #表示X值的绝对值

2） math.fmod(x,y)    #表示x/y的余数，结果为浮点数

3） math.fsum([x,y,z])    #对括号内每个元素求和，其值为浮点数

4） math.ceil(x)    #向上取整，返回不小于x的最小整数

5）math.floor(x)    #向下取整，返回不大于x的最大整数

6） math.factorial(x)    #表示X的阶乘，其中X值必须为整型，否则报错

7） math.gcd(a,b)    #表示a,b的最大公约数

8）  math.frexp(x)      #x = i *2^j，返回（i，j）

9） math.ldexp(x,i)    #返回x*2^i的运算值，为math.frexp(x)函数的反运算

10） math.modf(x)    #表示x的小数和整数部分

11） math.trunc(x)    #表示x值的整数部分

12） math.copysign(x,y)    #表示用数值y的正负号，替换x值的正负号

13） math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)    #表示a，b的相似性，真值返回True，否则False；rel_tol是相对公差：表示a，b之间允许的最大差值，abs_tol是最小绝对公差，对比较接近于0有用，abs_tol必须至少为0。

14） math.isfinite(x)    #表示当x不为无穷大时，返回True，否则返回False

15） math.isinf(x)    #当x为±∞时，返回True，否则返回False

16） math.isnan(x)    #当x是NaN，返回True，否则返回False

1） math.pow(x,y)    #表示x的y次幂

2） math.exp(x)    #表示e的x次幂

3） math.expm1(x)    #表示e的x次幂减1

4） math.sqrt(x)    #表示x的平方根

5） math.log（x,base）    #表示x的对数值，仅输入x值时，表示ln(x)函数

6） math.log1p(x)    #表示1+x的自然对数值

7） math.log2(x)    #表示以2为底的x对数值

8） math.log10(x)    #表示以10为底的x的对数值

1） math.degrees(x)    #表示弧度值转角度值

2） math.radians(x)    #表示角度值转弧度值

3） math.hypot(x,y)    #表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离

4） math.sin(x)    #表示x的正弦函数值

5） math.cos(x)    #表示x的余弦函数值

6） math.tan(x)    #表示x的正切函数值

7）math.asin(x)    #表示x的反正弦函数值

8） math.acos(x)    #表示x的反余弦函数值

9） math.atan(x)    #表示x的反正切函数值

10） math.atan2(y,x)    #表示y/x的反正切函数值

11） math.sinh(x)    #表示x的双曲正弦函数值

12） math.cosh(x)    #表示x的双曲余弦函数值

13） math.tanh(x)    #表示x的双曲正切函数值

14） math.asinh(x)    #表示x的反双曲正弦函数值

15） math.acosh(x)    #表示x的反双曲余弦函数值

16） math.atanh(x)    #表示x的反双曲正切函数值

1）math.erf(x)    #高斯误差函数

2） math.erfc(x)    #余补高斯误差函数

3） math.gamma(x)    #伽马函数（欧拉第二积分函数）

4） math.lgamma(x)    #伽马函数的自然对数

python的lambda函数是什么？

Python——Lambda表达式是一个匿名函数，Lambda 表达式基于数学中的lambda演算得名，直接对应于其中的 lambda 抽象，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

扩展资料：

python的发展历程：

自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。

Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提·派森的飞行马戏团》。

ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido认为是其非开放造成的。Guido决心在Python中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC中闪现过但未曾实现的东西。

就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。