def fun1(x): def fun2(y): return x * y return fun2 a = fun1(6) # a 接收的是 fun2() 的内存地址 print(a) b = a(5) # a(5) 相当于调用 fun2() print(b) # 上述可以简写 # res = fun1(6)(5) # print(res) <function fun1.<locals>.fun2 at 0x00000000026F48C8> 30 1...
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. ...
mid= int(len(dataset) / 2)ifdataset[mid] == find_num:#find itprint("找到数字", dataset[mid])elifdataset[mid] > find_num:#找的数在mid左面print("\033[31;1m找的数在mid[%s]左面\033[0m"%dataset[mid])returnbinary_search(dataset[0:mid], find_num)else:#找的数在mid右面print("\033...
returnarrry; } console.log('methods4输出结果',methods4(arr)); //结论:NaN、{}没有去重 //第五种,利用对象的属性不能相同的特点进行去重(这种数组去重的方法有问题,不建议用,有待改进) functionmethods5(arr) { if(!Array.isArray(arr)) { return } vararrry= []; varobj= {}; for(vari=0;i...
数组求和题目:实现一个函数,接收一个整数数组作为参数,计算并返回数组中所有元素的和。```pythondef array_sum(arr):if len(arr) == 1:return arr[0]return arr[0] + array_sum(arr[1:])```解析:数组求和的过程可以通过递归的方式,将数组分成第一个元素和剩余部分,不断将问
num_epochs)J = cost_function(x, y, theta)print("Cost:", J)print("Parameters:", theta) #for testing and plotting cost n_epochs = []jplot = []count = 0for i in J_all: jplot.append(i[0][0]) n_epochs.append(count) count += 1jplot = np.array(jplot)n_epochs = np.array(n...
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(func, lst) #l1是迭代器 print...
# 预测 decision_function 可以得出 异常评分 df['scores'] = iforest.decision_function(X) 六、基于降维的方法 1. Principal Component Analysis (PCA) 资料来源: [11] 机器学习-异常检测算法(三):Principal Component Analysis - 刘腾飞,知乎:http...
函数Function 与类 Class Python 中的函数以关键字 def 来定义,例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defsign(x):ifx>0:return'positive'elif x<0:return'negative'else:return'zero'forxin[-1,0,1]:print(sign(x))# Prints"negative","zero","positive" ...
python多线程有个全局解释器锁(global interpreter lock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫“并发”,不是“并行”。 多进程间共享数据,可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array ...