Python函數(shù)的定義(構(gòu)造)和調(diào)用

這里來給大家演示一下，函數(shù)的定義或構(gòu)造，并調(diào)用函數(shù)來實(shí)現(xiàn)封裝后的效果。

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首先我們來看看想實(shí)現(xiàn)下面的這個效果，如果不使用函數(shù)應(yīng)該怎么實(shí)現(xiàn)。

以上兩種返回結(jié)果都是1-9這幾個數(shù)字。

以上兩種方法，第一種代碼重復(fù)率太高，代碼美觀效果太差，雖然能實(shí)現(xiàn)效果，但是因?yàn)閿?shù)量比較少，還能手工打出來這幾行代碼，如果是打印1-100000就很難實(shí)現(xiàn)了。這時候for循環(huán)還是可以實(shí)現(xiàn)的，但是for循環(huán)只能實(shí)現(xiàn)類似的數(shù)字和變量循環(huán)，無法進(jìn)行復(fù)雜的功能開發(fā)。鑒于此，函數(shù)這個概念就被python引入了，下面先來看看函數(shù)是怎么實(shí)現(xiàn)上面的效果的，還是兩種方法。

這時候如果想實(shí)現(xiàn)上面的打印結(jié)果就直接使用函數(shù)名+小括號調(diào)用函數(shù)就可以了，這種類型的語法，不僅可以反復(fù)使用，而且封裝后的代碼更美觀。

Python析構(gòu)函數(shù)

Python中有兩個特殊的方法, 一個是構(gòu)造函數(shù) init , 另一個是析構(gòu)函數(shù) del ，統(tǒng)稱為魔術(shù)方法。

構(gòu)造函數(shù) init ，創(chuàng)建實(shí)例對象之后Python會自動執(zhí)行此方法，把初始化的屬性特點(diǎn)放到實(shí)例對象里。

構(gòu)造函數(shù)是創(chuàng)建并初始對象屬性，那么對象使用完成后，系統(tǒng)是怎么處理這些呢？

這個時候，Python引入了銷毀對象功能的析構(gòu)函數(shù) del ()

析構(gòu)函數(shù) del 是對象沒有被引用時會觸發(fā)垃圾回收機(jī)制，進(jìn)行內(nèi)存釋放.

python 內(nèi)置的 del 方法稱為析構(gòu)方法。用于實(shí)現(xiàn)對象被銷毀時所需的操作。

常見的應(yīng)用常見如：

析構(gòu)方法 del ()是可選的，如果不提供，則Python 會在后臺提供默認(rèn)析構(gòu)函數(shù)

如果要顯式的調(diào)用析構(gòu)函數(shù)，可以使用del關(guān)鍵字： del obj

析構(gòu)方法的作用是銷毀對象的，在python中采用垃圾回收機(jī)制。

Python垃圾回收機(jī)制核心思想是：

詳細(xì)說明：

我們主動刪除對象調(diào)用del 對象;程序運(yùn)行結(jié)束后，python也會自動進(jìn)行刪除其他的對象。

注意：

如果我們重寫子類的 del () 方法（父類為非 object 的類），則必須顯式調(diào)用父類的 del () 方法，這樣才能保證在回收子類對象時，其占用的資源（可能包含繼承自父類的部分資源）能被徹底釋放

我們本期學(xué)習(xí)了Python內(nèi)置函數(shù)析構(gòu)函數(shù)，用于沒有被引用的對象進(jìn)行回收處理，一般情況下，我們不用刻意去調(diào)用，python內(nèi)部會對進(jìn)行觸發(fā)。

以上是本期內(nèi)容，歡迎大佬們評論區(qū)指正，下期見~

使用Python構(gòu)造經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)（ECDF）

對于一個樣本序列 ，經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定義為

其中 是一個指示函數(shù)，如果 ，指示函數(shù)取值為1，否則取值為0，因此 能反映在樣本中小于 的元素數(shù)量占比。

根據(jù)格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一個樣本滿足獨(dú)立同分布(IID)，那么其經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) 會趨近于真實(shí)的累積分布函數(shù) 。

首先定義一個類，命名為ECDF：

我們采用均勻分布（Uniform）進(jìn)行驗(yàn)證，導(dǎo)入 uniform 包，然后進(jìn)行兩輪抽樣，第一輪抽取10次，第二輪抽取1000次，比較輸出的結(jié)果。

輸出結(jié)果為：

而我們知道，在真實(shí)的0到1均勻分布中， 時， ，從模擬結(jié)果可以看出，樣本量越大，最終的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)值也越接近于真實(shí)的累積分布函數(shù)值，因此格利文科定理得以證明。