缺省函数Python 缺省函数参数的定义

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python集合和函数

变量名={元素，元素，，，}

nums={11,24,45,96,28}

nums.add(42)

print(nums)

nums={11,24,45,96,28}

nums2=["anfly","tom"]

nums.update(nums2)

print(nums)

1）nums={11,24,45,96,28} [没有该数字报错]

nums.remove(24)

print(nums)

2）nums={11,24,45,96,28} [随机删]

nums.pop()

print(nums)

3）nums={11,24,45,96,28} [没有该数字不会报错]

nums.discard(24)

print(nums)

交集:(存在相同元素)

set1={"anfly","tom","haha"}

set2={"anfly","susala"}

set3=set1set2

print(set3)

并集:(得到全部集合中全部的元素)

set1={1,2,3,4}

set2={3,4,5,6}

new_set=set1|set2

print(new_set)

运算符 (+ * in)

内置函数 (len max min del)

列：set1 = {"1","2","3"}

print(min(set1))

def函数名():

执行语句

函数名()

列：

defhello():

print("hello word")

hello()

2.函数参数：

def add2num():

a=11

b=22

c=a+b

print(c)

add2num()

3.位置参数:

def fun(a,b):

print("a:",a)

print("b:",b)

fun(2,3)

4.关键字参数：

def fun(a,b):

print("a:",a)

print("b:",b)

fun(a=2,b=3) [第一个‘a’可以直接写数字，也可以展示；第二个以及之后‘b’不能直接写数字，要写‘b=3’这种格式]

5.缺省参数

def printinfo(name,age=20):

print("name:",name)

print("age:",age)

printinfo(name="anfly") [展示都能展示出来]

6.不定长参数

1).*args[展示是元组]

defprintinfo(*args):

print("args:",args)

printinfo(100,200,300,400)

2）**args[展示是k.v格式]

def printinfo(**kwargs):

print("kwargs:",kwargs)

printinfo(a=100,b=200,c=300,d=400)

7.参数位置顺序

def sun(a,*args,b=22,**kwargs):

print("a：",a) ==10

print("args：",args) ==（200，300）

print("b：",b) ==2

print("kwargs：",kwargs) =={‘m’:3,'n':4}

sun(100,200,300,b=2,m=3,n=4)

8.函数返回值

def fan(a,b):

return a+b

print(fan(1,2)) #3

9.匿名函数（lambda函数也叫匿名函数，即函数没有具体的名称）

案例一：

sum=lambda a,b:a+b

print(sum(1,2)) #3

案例二：

sum=lambda a,b:100

print(sum(1,2)) #100

1.局部变量

def jv():

a=3

print(a)

def jv1():

a=99

print(a)

jv() #3

jv1() #99

2.全局变量

def jv():

print(a)

def jv1():

a=99

print(a)

jv() #全局变量

jv1() #99

3.局部变量升成全局变量

def jv():

a=3

global b

b="我也是全局变量"

print(a)

def jv1():

a=99

print(a)

print(b)

jv() #3

jv1() #99 #“我也是全局变量”

相关问答

Q1: python有函数重载吗？

python中没有函数重载。

为了考虑为什么python不提供函数重载，首先我们要研究为什么需要提供函数重载。

函数重载主要是为了解决两个问题：

可变参数类型。

可变参数个数。

另外，一个基本的设计原则是，仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外，其功能是完全相同的，此时才使用函数重载，如果两个函数的功能其实不同，那么不应当使用重载，而应当使用一个名字不同的函数。

那么对于情况 1 ，函数功能相同，但是参数类型不同，python 如何处理？

答案是根本不需要处理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。

那么对于情况 2 ，函数功能相同，但参数个数不同，python 如何处理？

答案就是缺省参数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同，那么那些缺少的参数终归是需要用的。好了，鉴于情况 1 跟情况 2 都有了解决方案，python 自然就不需要函数重载了。

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Q2: 「python」三个方面讲解函数的缺省参数

所谓缺省参数，在定义函数时，可以给某个参数指定一个默认值，具有默认值的参数就叫做缺省参数。调用函数时，如果没有传入缺省参数的值，则在函数内部使用定义函数时指定的参数默认值。

缺省参数的作用：

函数的缺省参数，将常见的值设置为参数的缺省值，从而简化函数的调用。

例如：对列表排序的方法

执行结果：

在参数后使用赋值语句，可以指定参数的缺省值。

不设置缺省参数：

执行结果：张三是男生

# 假设班上的男生比女生多，我们不传递True这个参数，让性别默认是男生

设置缺省参数：

执行结果：

提示：

1. 缺省参数，需要使用最常见的值作为默认值。

2. 如果一个参数的值不能确定，则不应该设置默认值，具体的数值在调用函数时，由外界传递。

一句话讲在定义函数时怎样指定函数的缺省参数的默认值，在形参后面跟上一个等号，等号后面跟上参数的默认值就可以了。可以看以上案例。

必须保证带有默认值的缺省参数在参数列表末尾。

所以，以下定义是错的：

PyCharm在错误的参数下面会有一个波浪线提示，告诉你要么给它挪到缺省参数前面，要么它也变成带有默认值的缺省参数。

在调用函数时，如果有多个缺省参数，需要指定参数名，这样解释器才能能够知道参数的对应关系。

执行结果：

Q3: python中利用pandas怎么处理缺省值

null/None/NaN

null经常出现在数据库中

None是Python中缺省函数Python的缺失值缺省函数Python，类型是NoneType

NaN也是python中缺省函数Python的缺失值缺省函数Python，意思是不是一个数字缺省函数Python，类型是float

在pandas和Numpy中会将None替换为NaN，而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None

找出空值

isnull()

notnull()

添加空值

numeric容器会把None转换为NaN

In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])

In [21]: s.loc[0] = None

In [22]: s

Out[22]:

0 NaN

1 2.0

2 3.0

dtype: float641234567891012345678910

object容器会储存None

In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])

In [24]: s.loc[0] = None

In [25]: s.loc[1] = np.nan

In [26]: s

Out[26]:

0 None

1 NaN

2 c

dtype: object123456789101112123456789101112

空值计算

arithmetic operations(数学计算)

NaN运算的结果是NaN

statistics and computational methods(统计计算)

NaN会被当成空置

GroupBy

在分组中会忽略空值

清洗空值

填充空值

fillna

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

参数

value : scalar, dict, Series, or DataFrame

method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反）

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}

inplace : boolean, default False

limit : int, default None

downcast : dict, default is None

返回值

filled : DataFrame

Interpolation

replace

删除空值行或列

DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereof

how : {‘any’, ‘all’}

thresh : int, default None

subset : array-like

inplace : boolean, default False

dropped : DataFrame

Q4: python中plt.post是什么函数

2018-05-04 11:11:36

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matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串

format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)

plt.show()

结果

**kwards：

color 颜色

linestyle 线条样式

marker 标记风格

markerfacecolor 标记颜色

markersize 标记大小等等

plt.plot([5,4,3,2,1])

plt.show()

结果

plt.plot([20,2,40,6,80]) #缺省x为[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

结果

plt.plot()参数设置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 颜色设置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 数据(np.array xdata, np.array ydata)

figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance

label 图示

linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 宽度float value in points

lod [True False]

marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

确定x，y值，将其打印出来

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) #在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) #在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中

plt.show()

plt.close()

结果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

结果：

3、plt.subplot(222)

将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上

plt.subplot(222)

plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形

plt.show()

plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围

如

plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围，从0~1000 #lim为极限，范围

plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围，从0~20

5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True)) # 设置x轴刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

结果

6、ax2.set_title('xxx')设置标题，画图

#产生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X') #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #可以看出画散点图是在对figure进行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#设置图标

plt.legend('show picture x1 ')

#显示所画的图

plt.show()

结果

7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）

绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图

调用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

edgecolor: 直方图边框颜色

alpha: 透明度

histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值：

n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

结果：

a: [ 85. 720. 195.] #每个柱子的值

b: [-0.36109509 -0.1357318 0.08963149 0.31499478] #每个柱的区间范围

c: a list of 3 Patch objects #总共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')

使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot() #默认为一个象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

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Python入门技能树基础语法函数

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对Python中plt的画图函数详解

今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

plt.plot()函数详解

plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.

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最新发布 python plt 绘图详解（plt.版本）

python plt绘图详解

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python图像处理基础知识（plt库函数说明）

import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法，包括直方图

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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。

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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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plt.函数

1 plt.figure( ) 函数：创建画布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="图例名")：绘制点和线, 并控制样式。其中x是x轴数据，y是y轴数据，xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线条颜色、点类型、线类型三个部分。向参数label传入图例名，使用plt.legend( )创建图例。 2.1 画一条含x、y的线条 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y

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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）

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python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt

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python画图plt函数学习

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Python中plt绘图包的基本使用方法

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python-plt.xticks与plt.yticks

栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 设置x或y轴对应显

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plt绘图总结

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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)

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