AI检测代码解析 defcreate_array(size):# 创建一个空列表my_array=[]# 使用循环填充数组foriinrange(size):my_array.append(i)# 在数组中添加数字ireturnmy_array# 返回数组# 调用函数并打印结果result=create_array(5)print(result)# 输出: [0, 1, 2, 3, 4] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
deffunction1():return"Value 1"deffunction2():return"Value 2"deffunction3():return"Value 3"# 创建一个空列表,用于保存函数的返回值results=[]# 调用函数并将返回值添加到列表中results.append(function1())results.append(function2())results.append(function3())# 打印结果print(results) 1. 2. 3. ...
1.在Python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回.如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为None.return None可以简写为return. 2.end+1是因为range()函数生成的范围是左闭右开区间,简单说包括右终端点...
语法:fiter(function. Iterable) function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象 def func(i): # 判断奇数 return i % 2 == 1 lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] l1 = filter(...
rcParams['axes.unicode_minus']=False#负号 def data(): datax=np.linspace(-10,10,200) datay=np.linspace(-10,10,200) X,Y=np.meshgrid(datax,datay) Z=np.sqrt(X**2+Y**2) return X,Y,Z x,y,z=data() fig=plt.figure(figsize=(5,2),dpi=500) ax1=fig.add_axes([0,0,0.4,1]...
function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 Iterable: 可迭代对象 filter() 过滤 (lamda) def func(i): # 判断奇数 return i % 2 == 1 lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # l1是迭...
一.函数function 1.什么是函数 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。 2.函数的定义 语法: deffunctionname( parameters ):"函数_文档字符串"function_suitereturn[expression] ...
(x):return(1- (e ** (-2* x))) / (2* (e ** -x))defcosh(x):return(1+ (e ** (-2* x))) / (2* (e ** -x))deftanh(x):tanh_x = sinh(x) / cosh(x)returntanh_xdeftest(fn, name):start = perf_counter() result = fn(DATA) duration = perf_counter() - start ...
# As a constraint, even after you move work to the GPU, make this function return a host array. def create_hidden_layer(n, greyscales, weights, exp, normalize, weigh, activate): normalized = normalize(greyscales) weighted = weigh(normalized, weights) activated = activate(weighted) # The ...
array=np.linspace(1,10,5) . reshape( (2,3) ) #从1到10,共分为5段的有序数组 #reshape重新定义shape array=np.random.random( (3,4) ) #三行四列的随机数组 1.2 查看数组属性 import Numpy as np #导入库 array=np.array([[1,2,3], ...