使用函數(shù)參數(shù)列表中的*和**說明符收集參數(shù);這會(huì)將位置參數(shù)作為元組,將關(guān)鍵字參數(shù)作為字典。然后,您可以使用*和**調(diào)用另一個(gè)函數(shù)時(shí)傳遞這些參數(shù):
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def f(x, *args, **kwargs):
...
kwargs['width'] = '14.3c'
...
g(x, *args, **kwargs)
首先你要明白,Python的函數(shù)傳遞方式是賦值,而賦值是通過建立變量與對(duì)象的關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)的。
對(duì)于你的代碼:
執(zhí)行 d = 2時(shí),你在__main__里創(chuàng)建了d,并讓它指向2這個(gè)整型對(duì)象。
執(zhí)行函數(shù)add(d)過程中:
d被傳遞給add()函數(shù)后,在函數(shù)內(nèi)部,num也指向了__main__中的2
但執(zhí)行num = num + 10之后,新建了對(duì)象12,并讓num指向了這個(gè)新對(duì)象——12。
如果你明白函數(shù)中的局部變量與__main__中變量的區(qū)別,那么很顯然,在__main__中,d仍在指著2這個(gè)對(duì)象,它沒有改變。因此,你打印d時(shí)得到了2。
如果你想讓輸出為12,最簡(jiǎn)潔的辦法是:
在函數(shù)add()里增加return num
調(diào)用函數(shù)時(shí)使用d = add(d)
代碼如下:
def add(num):
num += 10
return num
d = 2
d = add(d)
print d
Python中函數(shù)參數(shù)的傳遞是通過“賦值”來傳遞的。但這條規(guī)則只回答了函數(shù)參數(shù)傳遞的“戰(zhàn)略問題”,并沒有回答“戰(zhàn)術(shù)問題”,也就說沒有回答怎么賦值的問題。函數(shù)參數(shù)的使用可以分為兩個(gè)方面,一是函數(shù)參數(shù)如何定義,二是函數(shù)在調(diào)用時(shí)的參數(shù)如何解析的。而后者又是由前者決定的。函數(shù)參數(shù)的定義有四種形式:
1. F(arg1,arg2,...)
2. F(arg2=value,arg3=value...)
3. F(*arg1)
4. F(**arg1)
第1 種方式是最“傳統(tǒng)”的方式:一個(gè)函數(shù)可以定義不限個(gè)數(shù)參數(shù),參數(shù)(形式參數(shù))放在跟在函數(shù)名后面的小括號(hào)中,各個(gè)參數(shù)之間以逗號(hào)隔開。用這種方式定義的函數(shù)在調(diào)用的時(shí)候也必須在函數(shù)名后的小括號(hào)中提供相等個(gè)數(shù)的值(實(shí)際參數(shù)),不能多也不能少,而且順序還必須相同。也就是說形參和實(shí)參的個(gè)數(shù)必須一致,而且想給形參1的值必須是實(shí)參中的第一位,形參與實(shí)參之間是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,即“形參1=實(shí)參1 形參2=實(shí)參2...”。很明顯這是一種非常不靈活的形式。比如:"def addOn(x,y): return x + y",這里定義的函數(shù)addOn,可以用addOn(1,2)的形式調(diào)用,意味著形參x將取值1,主將取值2。addOn(1,2,3)和addOn (1)都是錯(cuò)誤的形式。
第2種方式比第1種方式,在定義的時(shí)候已經(jīng)給各個(gè)形參定義了默認(rèn)值。因此,在調(diào)用這種函數(shù)時(shí),如果沒有給對(duì)應(yīng)的形式參數(shù)傳遞實(shí)參,那么這個(gè)形參就將使用默認(rèn)值。比如:“def addOn(x=3,y=5): return x + y”,那么addOn(6,5)的調(diào)用形式表示形參x取值6,y取值5。此外,addOn(7)這個(gè)形式也是可以的,表示形參x取值7,y取默認(rèn)值5。這時(shí)候會(huì)出現(xiàn)一個(gè)問題,如果想讓x取默認(rèn)值,用實(shí)參給y賦值怎么辦?前面兩種調(diào)用形式明顯就不行了,這時(shí)就要用到Python中函數(shù)調(diào)用方法的另一大絕招 ──關(guān)健字賦值法。可以用addOn(y=6),這時(shí)表示x取默認(rèn)值3,而y取值6。這種方式通過指定形式參數(shù)可以實(shí)現(xiàn)可以對(duì)形式參數(shù)進(jìn)行“精確攻擊”,一個(gè)副帶的功能是可以不必遵守形式參數(shù)的前后順序,比如:addOn(y=4,x=6),這也是可以的。這種通過形式參數(shù)進(jìn)行定點(diǎn)賦值的方式對(duì)于用第1種方式定義的函數(shù)也是適用的。
上面兩種方式定義的形式參數(shù)的個(gè)數(shù)都是固定的,比如定義函數(shù)的時(shí)候如果定義了5個(gè)形參,那么在調(diào)用的時(shí)候最多也只能給它傳遞5個(gè)實(shí)參。但是在實(shí)際編程中并不能總是確定一個(gè)函數(shù)會(huì)有多少個(gè)參數(shù)。第3種方式就是用來應(yīng)對(duì)這種情況的。它以一個(gè)*加上形參名的方式表示,這個(gè)函數(shù)實(shí)際參數(shù)是不一定的,可以是零個(gè),也可以是N個(gè)。不管是多少個(gè),在函數(shù)內(nèi)部都被存放在以形參名為標(biāo)識(shí)符的tuple中。比如:
對(duì)這個(gè)函數(shù)的調(diào)用addOn() addOn(2) addOn(3,4,5,6)等等都是可以的。
與第3種方式類似,形參名前面加了兩個(gè)*表示,參數(shù)在函數(shù)內(nèi)部將被存放在以形式名為標(biāo)識(shí)符的dictionary中。這時(shí)候調(diào)用函數(shù)必須采用key1=value1、key2=value2...的形式。比如:
1. def addOn(**arg):
2. sum = 0
3. if len(arg) == 0: return 0
4. else:
5. for x in arg.itervalues():
6. sum += x
7. return sum
那么對(duì)這個(gè)函數(shù)的調(diào)用可以用addOn()或諸如addOn(x=4,y=5,k=6)等的方式調(diào)用。
上面說了四種函數(shù)形式定義的方式以及他們的調(diào)用方式,是分開說的,其實(shí)這四種方式可以組合在一起形成復(fù)雜多樣的形參定義形式。在定義或調(diào)用這種函數(shù)時(shí),要遵循以下規(guī)則:
1. arg=value必須在arg后
2. *arg必須在arg=value后
3. **arg必須在*arg后
在函數(shù)調(diào)用過程中,形參賦值的過程是這樣的:
首先按順序把“arg”這種形式的實(shí)參給對(duì)應(yīng)的形參
第二,把“arg=value”這種形式的實(shí)參賦值給形式
第三,把多出來的“arg”這種形式的實(shí)參組成一個(gè)tuple給帶一個(gè)星號(hào)的形參
第四,把多出來的“key=value”這種形式的實(shí)參轉(zhuǎn)為一個(gè)dictionary給帶兩個(gè)星號(hào)的形參。
例子:
1. def test(x,y=5,*a,**b):
2. print x,y,a,b
就這么一個(gè)簡(jiǎn)單函數(shù),來看看下面對(duì)這個(gè)函數(shù)調(diào)用會(huì)產(chǎn)生什么結(jié)果:
test(1) === 1 5 () {}
test(1,2) === 1 2 () {}
test(1,2,3) === 1 2 (3,) {}
test(1,2,3,4) === 1 2 (3,4)
test(x=1) === 1 5 () {}
test(x=1,y=1) === 1 1 () {}
test(x=1,y=1,a=1) === 1 1 () {'a':1}
test(x=1,y=1,a=1,b=1) === 1 1 () {'a':1,'b':1}
test(1,y=1) === 1 1 () {}
test(1,2,y=1) === 出錯(cuò),說y給賦了多個(gè)值
test(1,2,3,4,a=1) === 1 2 (3,4) {'a':1}
test(1,2,3,4,k=1,t=2,o=3) === 1 2 (3,4) {'k':1,'t':2,'o':3}
首先需要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)組才能對(duì)其進(jìn)行其它操作。
我們可以通過給array函數(shù)傳遞Python的序列對(duì)象創(chuàng)建數(shù)組,如果傳遞的是多層嵌套的序列,將創(chuàng)建多維數(shù)組(下例中的變量c):
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array((5, 6, 7, 8))
c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
b
array([5, 6, 7, 8])
c
array([[1, 2, 3, 4],
[4, 5, 6, 7],
[7, 8, 9, 10]])
c.dtype
dtype('int32')
數(shù)組的大小可以通過其shape屬性獲得:
a.shape
(4,)
c.shape