matplotlib 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 - x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 - x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 - x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 - 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 - 坐标系标题 title 实际绘图的区域 - 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 包含单条曲线的图 注意:y,x轴的值必须为数字 import n

在python中函数参数中如果带有默认参数list遇到问题 先看一段代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def f(x,l=[]):     for i in range(x):         l.append(i*i)     print(l)   print('---1---') f(4) print('---2---') f(5) 执行结果: 1 2 3 4 ---1--- [0, 1, 4, 9] ---2--- [0, 1, 4, 9, 0, 1, 4, 9, 16] 预期的结

值传递和引用传递时C++中的概念,在python中函数参数的传递是变量指向的对象的物理内存地址!!! python不允许程序员选择采用传值还是传引用.Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式.这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典或者列表)的引用,就能修改对象的原始值——相当于通过“传引用”来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用,就不能直接修改原始对象——相当于通过“传值'来传递对象.

Python基础-函数参数 写在前面 如非特别说明,下文均基于Python3 摘要 本文详细介绍了函数的各种形参类型,包括位置参数,默认参数值,关键字参数,任意参数列表,强制关键字参数:也介绍了调用函数时传递实参的各种方式,包括位置实参,关键字实参以及使用*和**来解包序列和字典. 1. 概述 函数在一定程度上是为了重用而创建的.如果有一段非常优秀的代码段,实现了网络资源下载的功能,如果没有函数,将会在每次需要实现网络资源下载的地方复制该段代码.懒惰即美德,将这段代码抽象为函数,在需要使用的地方

默认参数注意点 优点:灵活,当没有指定与形参对应的实参时就会使用默认参数 缺陷: 例子: >>> def h(m, l=[]):                    #默认参数时列表,可变对象 ... l.append(m) ... print id(l) ... return l ... >>> h(1) 140373466854392 [1] >>> h(2) 140373466854392                    #在多次调用的过

功能 二维曲线绘图 语法 plot(Y) plot(X1,Y1,...) plot(X1,Y1,LineSpec,...) plot(...,'PropertyName',PropertyValue,...) plot(axes_handle,...) h = plot(...) hlines = plot('v6',...) 描述 plot(Y)如果Y是m×n的数组,以1:m为X横坐标,Y中的每一列元素为Y坐标,绘制n条曲线:如果Y是n×1或者1×n的向量,则以1:n为横坐标,Y为坐标表绘制1

1.1函数定义 def 函数名(参数列表): 函数体(代码块) [return 返回值] p 函数名就是标识符,命名要求一样 语句块必须缩进,约定4个空格 Python的函数没有return语句,隐式会返回一个None值,这个值可被变量接收并且print 定义中的参数列表成为形式参数,只是一种符号表达,简称形参 调用 函数定义,只是声明了一个函数,它不会被执行,需要调用 调用的方式,就是函数名加上小括号,括号内写上参数 调用时写的参数是实际参数,是实实在在传入的值,简称实参 1.2函数不可变参数

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

func( *tuple_grp_nonkw_args, **dict_grp_kw_args ) 在编程的过程中,我们可能会遇到函数参数个数不固定的情况.这时就需要使用可变长度的函数参数来实现我们的功能.在Python中,有两种变长参数,分别是元组(非关键字参数)和字典(关键字参数). 1. 元组可变长参数 当函数调用中包括一个元组变长参数*tuple_grp_nonkw_args时,除去前面固定位置参数和关键字参数的其余参数将按顺序插入一个元组进行访问. def fun_test(posit

Python中函数的参数问题有点复杂,主要是因为参数类型问题导致的情况比较多,下面来分析一下. 参数类型:缺省参数,关键字参数,不定长位置参数,不定长关键字参数. 其实总共可以分为 位置参数和关键字参数,因为位置参数被放在list里面,关键字参数放在dict里面,Python在解读的时候首先处理list,没有遇到关键字就append到list里面,遇到关键字了,就开始做dict直到结束,所以,位置参数必须放在关键字参数前面. 这里总结出三个模型: 1:不存在缺省函数时: def test(a,*

函数的参数使用除了常规的位置参数和关键字参数外,还支持可变个数的函数参数,这种支持可变个数的参数方法称为参数收集,对应的参数称为收集参数. 一.参数收集的定义 Python的函数支持可变不定数量的参数模式,这种将不定数量实参在调用时传递给函数,函数将其识别并保存到指定形参的过程称为参数收集: 1.带一个星号的参数收集模式 这种模式是在函数定义时在某个形参前面加一个星号,调用时按位置匹配不带星号的形参和实参,多余的实参都将作为一个元组的元素保存到星号对应的形参中,该星号后的形参就称为收集参数. 这

python的一切数据类型都是对象.但是python的对象分为不可变对象和可变对象.python的变量是引用,对python变量的赋值是引用去绑定该对象. 可变对象的数据发生改变,例如列表和字典,引用不会更改绑定对象,毕竟本身就是用于增删改查的,频繁地产生新对象必然导致开销巨大,只需要该对象内部变化就行:但对于绑定了不可变对象的引用,对象一旦改变就会使引用绑定新的对象. 这一点也会反应到函数的参数上.python的传值方式是"传对象"引用.python的函数,形参实际上是引用,实参便是

使用函数参数注解是一个很好的办法,它能提示程序员应该怎样正确使用这个函数. 函数注解只存储在函数的annotations 属性中

位置参数 def power(x): return x*x; 默认参数 指的是在函数定义的时候,就赋予一些参数默认值,在调用这个函数的时候不必多次传入重复的参数值. 如定义一个多次输出同一个年龄阶段和同一个城市的学生的姓名和性别. def info(name,gender,age=20,city='sichuan'): print('name:', name) print('gender:', gender) print('age',age) print('city',city) info("x

1.函数与参数(实参) 在python中创建函数是def,创建函数名是def f(),f函数名字,def f(a,b),这里的a,b是两个参数,函数名是自定义的,参数也是自定义,随意就好.看图如下效果: 这里f(1,2)是实参,然后调用上面的函数. 下面讲解下*args和**kw的区别. 2.*args 这里的*后面的值是自定义的,只要不是数字就行,定义成*abc,*ccc都可以,len()是函数,它的意思是返回字符串长度.然后前面的a,b是普通参数,print a print b就是回显1,2

课上老师已经讲过函数(func)的参数(args)传递. 之前学习了根据位置传递对应的参数,下面会介绍其他参数传递方式. 之前的位置传参: def f(a,b,c): return a+b+c print(f(1,2,3)) 在调用f时,1,2,3根据位置分别传递给了a,b,c. 关键字传递 有些情况下,用位置传递会感觉比较死板.关键字(key)传递是根据每个参数的名字传递参数.关键字并不用遵守位置的对应关系.依然沿用上面f的定义,更改调用方式: print(f(c=3,b=2,a=1)) 关键

参数类型 Python函数的参数类型一共有五种,分别是: POSITIONAL_OR_KEYWORD(位置参数或关键字参数) VAR_POSITIONAL(可变参数) KEYWORD_ONLY(关键字参数) VAR_KEYWORD(可变关键字参数) POSITIONAL_ONLY(位置参数) 下面用举几个例子解释一下这5个参数类型的含义: POSITIONAL_OR_KEYWORD如其名所见,既可以用位置传参,也可以用关键字传参,并且他没有任何*的声明 >>> def foo(name)

一.为什么要使用函数 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率. 二.函数的参数 位置参数:从左至右进行匹配 一般情况,也就是我们迄今为止最常用的方法,是通过位置进行匹配把参数值传递给函数头部的参数名称,匹配顺序从左至右. 关键字参数:通过参数名进行匹配 调用者可以定义哪一个函数接受这个值,通过在调用时使用参数的变量名,使用name=value这种语法. 默认参数:为没有传入值的参数定义参数值 如果调用时传入的值过少的话,函数能为参数定义接受的默认值,再一次使用语法name=value 可变参

1.有时候使用设计模式,例如工厂方法模式,函数传的参数还需要一一根据条件传递到各个类里面去实例化或者其他原因,直接复制所有的参数看起来不太好,造成很多相同的行. 2.直接函数/方法中写**kwargs,那就不需要转化了,但写代码要抵制这样的写法,这样造成补全困难和使调用者不知道需要传递什么参数,必须去深入跳转到代码中去才知道需要传递什么东西.最明显的是,requests库的get post函数了,用了*args,**kwargs造成很多小伙伴不知道到底要传些什么参数到函数中,或者知道要传递什么参

函数文档: 关键字参数: 默认参数:定义了默认值的参数 收集参数(可变参数):

今天看到一段代码,其中函数入参有一个参数为list,类似如下: def linux_monitor(pid=0,pidlist = []): pidlist.append(pid) 通过测试发现是有问题的,在其中加入print和调用即可发现(使用默认参数值调用俩次): def linux_monitor(pid=0,pidlist = []): pidlist.append(pid) print(pid) print(pidlist) linux_monitor() linux_monitor(