defreturn_two_values():value1="Value 1"value2="Value 2"returnvalue1,value2 1. 2. 3. 4. 注:代码中的缩进是Python中的语法要求,确保代码块的正确性。 方法二:使用字典 使用字典可以将多个值以键值对的形式保存,并作为一个整体返回。下面是实现的步骤: 下面是完整的代码示例: defreturn_two_values():...
defreturn_two_values():return1,2result=return_two_values()print(result)# 输出 (1, 2)print(result[0])# 输出 1print(result[1])# 输出 2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上面的示例中,return_two_values()函数返回了一个元组(1, 2),并将其赋值给了result变量。我们可以通过索引来访问元组中的...
之前文章我们介绍了传参的拷贝情况,会不会引起传入参数的变化。本文详细介绍python的函数中*args, **kwargs的使用。 一*在python中的作用 首先我们了解下python里*操作符主要有哪些作用。 1. 数学运算符 常用的数学操作符,比如乘法day_seconds = 24*60*60,次方 5**2=25 2. 解包,收集列表中多余的值 代码语...
return sum(values) / len(values) import doctest doctest.testmod() # 自动验证嵌入测试 环境配置 系统版本:Windows10 APP版本:PaddlePaddle2.4.0 硬件型号:联想小新pro13 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/391518725关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区,提供在线编程...
Tuples are commonly used toreturn multiple values from a function. In order to return a key-value pair from a function, you can create a tuple with two elements, where the first element is the key and the second element is the value: ...
("abcd")deque(['a','b','c','d'])>>>numbers={"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}>>>deque(numbers.keys())deque(['one','two','three','four'])>>>deque(numbers.values())deque([1,2,3,4])>>>deque(numbers.items())deque([('one',1),('two',2),('three',3),('...
在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。 在形态学运算中,使用结构元素(小模板图像)探测输入图像...
def check_number(number): if number > 0: return "Positive" elif number == 0: return "Zero" return "Negative" print(check_number(1)) # Positive ▍38、使用sorted()检查2个字符串是否为相同 def check_if_anagram(first_word, second_word): first_word = first_word.lower() second_word = ...
4'''Prints the maximum of two numbers. 5The two values must be integers.''' 6x=int(x)# convert to integers, if possible 7y=int(y) 8ifx>y: 9printx,'is maximum' 10else: 11printy,'is maximum' 12printMax(3,5) 13printprintMax.__doc__ ...
N = np.arange(15)defprobability(events, time=1, param=rate):return((param*time)**events/factorial(events))*np.exp(- param*time) 现在,我们绘制每单位时间的计数的概率分布,因为在上一步中我们选择了time=1。我们稍后会在这个图上添加内容: ...