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python多变量函数 python 多个变量( 二 )

IT技术变量


def funcF(a, **b):
print a
for x in b:
print x + ": " + str(b[x])
调用funcF(100, c='你好', b=200) ， 执行结果
100
c: 你好
b: 200
大家可以看到，b是一个dict对象实例，它接受了关键字参数b和c 。
python 如何输出多个变量值函数的return 语句只能输出一个值python多变量函数 ， 可以是任何类型 。
因此python多变量函数，可以“返回一个 tuple类型python多变量函数，来间接达到输出多个值 ” 。
例:x 除以 y 的余数与商的函数
defF1 ( x, y ):
a = x % y
b = (x-a) / y
return ( a,b )# 也可以写作return a, b
(c, d )= F1( 9, 4)# 也可以写作 c , d = F1 ( 9, 4 )
print c ,d
结果显示: 1, 2
Python与大多数其它语言一样有局部变量和全局变量之分, 但是它没有明显的变量声明 。变量通过首次赋值产生, 当超出作用范围时自动消亡 。
Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式 ， 函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
【python多变量函数 python 多个变量】（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数 。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时 ， 即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同 。
python两个变量的分段函数怎么打出来jumpython分段函在python中可以进行不同函数的验算应用，同学们只需要好好地了解学习 ， 就能够非常熟练的应用python中的各种功能 。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?1.首先同学们需要打开python，想好去做分段函数的第一步，就是需要打开一个空白的编辑器，打开了空白的编辑器 ， 同学们才能够更好地去进行操作 。⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序，以x为未知数，进行各种操作之后，记得一定要方便计算平方和开方 ， 在最后也要写好表达式，同学们一定要记录好结果 。这样分段函数的程序就做好了，同学们可以利用这个程序进行简单的计算 。3.之后同学们可以再打开这个程序，输入一些数字，最后在下面可以看到最终的结果 。看到其中的过程就是分段函数计算的过程 。在进行的过程中，只要操作没有问题，那么结果和过程就是没有问题的 。本题目要求根据以下分段函数的定义 ， 计算输入的x对应的y值 ， 输出结果保留两位小数；如果输入的x是非数值型数据 ， 输出'Input Error' 。注意：使用math库输入格式:在一行中输入x的值 。输出格式:按“f(x) = result”的格式输出 ， 其中x与result都保留两位小数，注意'='两边有空格 。如果输入的x是非数值型数据，输出：Input Error执行代码如下：try:import mathx=eval(input())if x0:print("f({:.2f}) = {:.2f}".format(x,math.log(x)+x**0.5))elif x=0:print("f(-{:.2f}) = 0.00".format(abs(x)))except NameError :print("Input Error")

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