第1关:建模与仿真
-
1、
建模过程,通常也称为数学优化建模(Mathematical Optimization Modeling),不同之处在于它可以确定特定场景的特定的、最优化或最佳的结果。这被称为诊断一个结果,因此命名为▁▁▁。
填空1答案:决策建议性分析
-
2、
字典里对仿真模拟的定义是指两个具体的过程:一是通过▁▁▁来表示系统如何工作,另一个是通过▁▁▁来检查问题。
填空1答案:创建系统
填空2答案:模拟现实情况
第2关:脚本
- 任务描述
- 相关知识
- 脚本的定义
- 遍历数组
- 求最大值
- 编程要求
- 测试说明
任务描述
本关任务:学习数学建模与仿真的脚本使用。
相关知识
本关是为了让大家掌握脚本的使用方法,为数学建模打下良好的基础。
脚本的定义
脚本(Script),是使用一种特定的描述性语言,依据一定的格式编写的可执行文件。
脚本可以理解为将一组代码进行封装,通过运行脚本可以非常方便的实现某一目标,省去了繁重的代码。
在数学建模比赛中,仅有三天时间,通过撰写脚本,可以节约大量时间。
脚本
遍历数组
通俗的理解,遍历数组就是:把数组中的元素都看一遍。
示例如下:
a=[1,2,3,4]
def Traverse(a):
for i in range(0,4):
print(a[i])
输出:1,2,3,4
此时只需要通过引用 Traverse() 即可做到遍历数组。
求最大值
在 python 中,还有很多脚本可以直接使用,例如求最大值,最小值等。
建模过程中,我们通常要求一组数据的最大值,最小值等,从而求得问题的最优解。
例如,给出一组数据a=[1,3,5,2,5,6,8],在 python 中,可以直接使用 max 函数直接进行求解。
a=[1,3,5,2,5,6,8]
x=max(a)
print(x)
编程要求
根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码,遍历数组并输出数组的最大值。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试:
测试输入:4
,91
,51
,2
,32
; 预期输出: 4 91 51 2 32
最大值:91
arr = [4, 91, 51, 2, 32]
# 遍历num数组
########## begin ##########
print(arr)
########## end ##########
# 输出“最大值为:”
########## begin ##########
print("最大值:", max(arr))
########## end ##########
第3关:循环
- 任务描述
- 相关知识
- 循环概览
- Python While 循环语句
- Python for 循环语句
- Python 循环嵌套
- Python break 语句
- Python continue 语句
- Python pass 语句
- 编程要求
- 测试说明
任务描述
本关任务:学习 Python 循环语句。
相关知识
为了完成本关任务,我们需要掌握:
- while 循环。
- for 循环。
- 循环嵌套。
- break 语句。
- continue 语句。
- pass 语句。
循环概览
在数学建模中,给定的数据集往往十分复杂,循环变成了处理数据必不可少的技能。
本节实训将向大家介绍 Python 的循环语句,程序在一般情况下是按顺序执行的。
编程语言提供了各种控制结构,允许更复杂的执行路径。
循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次,下面是在大多数编程语言中的循环语句的一般形式:
Python 提供了 for 循环和 while 循环(在 Python 中没有 do..while 循环):
循环类型 | 描述 |
---|---|
while 循环 | 在给定的判断条件为 true 时执行循环体,否则退出循环体。 |
for 循环 | 重复执行语句 |
循环嵌套 | 你可以在 while 循环体中嵌套 for 循环 |
循环控制语句
循环控制语句可以更改语句执行的顺序。Python 支持以下循环控制语句:
控制语句 | 描述 |
---|---|
break 语句 | 在语句块执行过程中终止循环,并且跳出整个循环 |
continue 语句 | 在语句块执行过程中终止当前循环,跳出该次循环,执行下一次循环 |
pass 语句 | pass 是空语句,是为了保持程序结构的完整性 |
Python While 循环语句
Python 编程中 while 语句用于循环执行程序,即在某条件下,循环执行某段程序,以处理需要重复处理的相同任务。其基本形式为:
while 判断条件(condition):
执行语句(statements)……
执行语句可以是单个语句或语句块。判断条件可以是任何表达式,任何非零、或非空(null)的值均为 true。
当判断条件假 false 时,循环结束。
执行流程图如下:
执行流程图
看下面一个例子:
count = 0
while (count < 9):
print 'The count is:', count
count = count + 1
print "Good bye!"
以上代码执行输出结果:
The count is: 0
The count is: 1
The count is: 2
The count is: 3
The count is: 4
The count is: 5
The count is: 6
The count is: 7
The count is: 8
Good bye!
Python for 循环语句
Python for 循环可以遍历任何序列的项目,如一个列表或者一个字符串。
语法:
for 循环的语法格式如下:
for iterating_var in sequence:
statements(s)
流程图:
for 循环流程图
一个例子:
for letter in 'Python': # 第一个实例
print("当前字母: %s" % letter)
fruits = ['banana', 'apple', 'mango']
for fruit in fruits: # 第二个实例
print ('当前水果: %s'% fruit)
print ("Good bye!")
以上实例输出结果:
当前字母: P
当前字母: y
当前字母: t
当前字母: h
当前字母: o
当前字母: n
当前水果: banana
当前水果: apple
当前水果: mango
Good bye!
Python 循环嵌套
Python 语言允许在一个循环体里面嵌入另一个循环。
Python for 循环嵌套语法:
for iterating_var in sequence:
for iterating_var in sequence:
statements(s)
statements(s)
Python while 循环嵌套语法:
while expression:
while expression:
statement(s)
statement(s)
你可以在循环体内嵌入其他的循环体,如在 while 循环中可以嵌入 for 循环,反之,你可以在 for 循环中嵌入 while 循环。
实例:
以下实例使用了嵌套循环输出 2−100 之间的素数:
实例
i = 2
while(i < 100):
j = 2
while(j <= (i/j)):
if not(i%j): break
j = j + 1
if (j > i/j) : print i, " 是素数"
i = i + 1
print "Good bye!"
以上实例输出结果:
2 是素数
3 是素数
5 是素数
7 是素数
11 是素数
13 是素数
17 是素数
19 是素数
23 是素数
29 是素数
31 是素数
37 是素数
41 是素数
43 是素数
47 是素数
53 是素数
59 是素数
61 是素数
67 是素数
71 是素数
73 是素数
79 是素数
83 是素数
89 是素数
97 是素数
Good bye!
Python break 语句
Python break 语句,就像在 C 语言中,打破了最小封闭 for 或 while 循环。
break 语句用来终止循环语句,即循环条件没有 False 条件或者序列还没被完全递归完,也会停止执行循环语句。
break 语句用在 while 和 for 循环中。
如果您使用嵌套循环,break 语句将停止执行最深层的循环,并开始执行下一行代码。
Python 语言 break 语句语法:
break
举一个实例:
for letter in 'Python': # 第一个实例
if letter == 'h':
break
print '当前字母 :', letter
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
print '当前变量值 :', var
var = var -1
if var == 5: # 当变量 var 等于 5 时退出循环
break
print "Good bye!"
以上实例执行结果:
当前字母 : P
当前字母 : y
当前字母 : t
当前变量值 : 10
当前变量值 : 9
当前变量值 : 8
当前变量值 : 7
当前变量值 : 6
Good bye!
Python continue 语句
Python continue 语句跳出本次循环,而 break 跳出整个循环。
continue 语句用来告诉 Python 跳过当前循环的剩余语句,然后继续进行下一轮循环。
continue 语句用在 while 和 for 循环中。
Python 语言 continue 语句语法格式如下:
continue
实例:
for letter in 'Python': # 第一个实例
if letter == 'h':
continue
print '当前字母 :', letter
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
var = var -1
if var == 5:
continue
print '当前变量值 :', var
print "Good bye!"
以上实例执行结果:
当前字母 : P
当前字母 : y
当前字母 : t
当前字母 : o
当前字母 : n
当前变量值 : 9
当前变量值 : 8
当前变量值 : 7
当前变量值 : 6
当前变量值 : 4
当前变量值 : 3
当前变量值 : 2
当前变量值 : 1
当前变量值 : 0
Good bye!
Python pass 语句
Python pass 是空语句,是为了保持程序结构的完整性。
pass 不做任何事情,一般用做占位语句。
Python 语言 pass 语句语法格式如下:
pass
测试实例:
# 输出 Python 的每个字母
for letter in 'Python':
if letter == 'h':
pass
print '这是 pass 块'
print '当前字母 :', letter
print "Good bye!"
以上实例执行结果:
当前字母 : P
当前字母 : y
当前字母 : t
这是 pass 块
当前字母 : h
当前字母 : o
当前字母 : n
Good bye!
编程要求
根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码,填写正确语句即可过关。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试:
要求实现:
第一部分代码输出十以内的偶数,第二部分代码输出十以内的整数。
i = 1
while i < 10:i += 1if i % 2 > 0: # 非双数时跳过输出
########## begin ##########continue
########## end ##########print(i) # 输出双数2、4、6、8、10i = 1
while 1: # 循环条件为1必定成立print(i) # 输出1~10i += 1if i > 10: # 当i大于10时跳出循环
########## begin ##########break
########## end ##########
第4关:向量
- 任务描述
- 相关知识
- python 向量的概念
- 修改数组形状
- numpy.reshape
- 翻转数组
- numpy.transpose
- 修改数组维度
- numpy.broadcast
- 连接数组
- numpy.concatenate
- 分割数组
- numpy.split
- 数组元素的添加与删除
- numpy.resize
- 编程要求
- 测试说明
任务描述
本关任务:学习数学建模中有关向量的知识。
相关知识
为了完成本关任务,你需要掌握:
- python 向量的概念。
- Numpy 的使用方法。
python 向量的概念
向量被称为一维数组。
在数学建模中,向量是一个非常重要的知识,在处理数据集的时候,许多数据往往有多重属性,合理使用向量可以使数据集显示更加清晰。
Python 中处理数组的库叫做 Numpy ,Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类:
- 修改数组形状
- 翻转数组
- 修改数组维度
- 连接数组
- 分割数组
- 数组元素的添加与删除
修改数组形状
函数 | 描述 |
---|---|
reshape | 不改变数据的条件下修改形状 |
flat | 数组元素迭代器 |
flatten | 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 |
ravel | 返回展开数组 |
numpy.reshape
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下:
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
- arr:要修改形状的数组
- newshape:整数或者整数数组,新的形状应当兼容原有形状
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'k' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
a = np.arange(8)
print ('原始数组:')
print (a)
print ('\n')
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组:')
print (b)
输出结果如下:
原始数组:
[0 1 2 3 4 5 6 7]
修改后的数组:
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]
翻转数组
函数 | 描述 |
---|---|
transpose | 对换数组的维度 |
ndarray.T | 和 self.transpose() 相同 |
rollaxis | 向后滚动指定的轴 |
swapaxes | 对换数组的两个轴 |
numpy.transpose
numpy.transpose 函数用于对换数组的维度,格式如下:
numpy.transpose(arr, axes)
参数说明:
- arr:要操作的数组
- axes:整数列表,对应维度,通常所有维度都会对换。
实例
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print ('原数组:')
print (a )
print ('\n')
print ('对换数组:')
print (np.transpose(a))
输出结果如下:
原数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
对换数组:
[[ 0 4 8]
[ 1 5 9]
[ 2 6 10]
[ 3 7 11]]
修改数组维度
维度 | 描述 |
---|---|
broadcast | 产生模仿广播的对象 |
broadcast_to | 将数组广播到新形状 |
expand_dims | 扩展数组的形状 |
squeeze | 从数组的形状中删除一维条目 |
numpy.broadcast
numpy.broadcast 用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。
该函数使用两个数组作为输入参数,如下实例:
实例
x = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([4, 5, 6])
# 对 y 广播 x
b = np.broadcast(x,y)
# 它拥有 iterator 属性,基于自身组件的迭代器元组
print ('对 y 广播 x:')
r,c = b.iters
# Python3.x 为 next(context) ,Python2.x 为 context.next()
print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print ('\n')
# shape 属性返回广播对象的形状
print ('广播对象的形状:')
print (b.shape)
print ('\n')
# 手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加
b = np.broadcast(x,y)
c = np.empty(b.shape)
print ('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加:')
print (c.shape)
print ('\n')
c.flat = [u + v for (u,v) in b]
print ('调用 flat 函数:')
print (c)
print ('\n')
# 获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果
print ('x 与 y 的和:')
print (x + y)
输出结果为:
对 y 广播 x:
1 4
1 5
广播对象的形状:
(3, 3)
手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加:
(3, 3)
调用 flat 函数:
[[5. 6. 7.]
[6. 7. 8.]
[7. 8. 9.]]
x 与 y 的和:
[[5 6 7]
[6 7 8]
[7 8 9]]
连接数组
函数 | 描述 |
---|---|
concatenate | 连接沿现有轴的数组序列 |
stack | 沿着新的轴加入一系列数组。 |
hstack | 水平堆叠序列中的数组(列方向) |
vstack | 竖直堆叠序列中的数组(行方向) |
numpy.concatenate
numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组,格式如下:
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
参数说明:
- a1, a2, ...:相同类型的数组
- axis:沿着它连接数组的轴,默认为 0
实例
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')
# 两个数组的维度相同
print ('沿轴 0 连接两个数组:')
print (np.concatenate((a,b)))
print ('\n')
print ('沿轴 1 连接两个数组:')
print (np.concatenate((a,b),axis = 1))
输出结果为:
第一个数组:
[[1 2]
[3 4]]
第二个数组:
[[5 6]
[7 8]]
沿轴 0 连接两个数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
沿轴 1 连接两个数组:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
分割数组
函数 | 数组及操作 |
---|---|
split | 将一个数组分割为多个子数组 |
hsplit | 将一个数组水平分割为多个子数组(按列) |
vsplit | 将一个数组垂直分割为多个子数组(按行) |
numpy.split
numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组,格式如下:
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)
参数说明:
- ary:被分割的数组
- indices_or_sections:如果是一个整数,就用该数平均切分,如果是一个数组,为沿轴切分的位置(左开右闭)
- axis:设置沿着哪个方向进行切分,默认为 0,横向切分,即水平方向。为 1 时,纵向切分,即竖直方向。
实例
import numpy as np
a = np.arange(9)
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('将数组分为三个大小相等的子数组:')
b = np.split(a,3)
print (b)
print ('\n')
print ('将数组在一维数组中表明的位置分割:')
b = np.split(a,[4,7])
print (b)
输出结果为:
第一个数组:
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
将数组分为三个大小相等的子数组:
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
将数组在一维数组中表明的位置分割:
[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]
数组元素的添加与删除
函数 | 元素及描述 |
---|---|
resize | 返回指定形状的新数组 |
append | 将值添加到数组末尾 |
insert | 沿指定轴将值插入到指定下标之前 |
delete | 删掉某个轴的子数组,并返回删除后的新数组 |
unique | 查找数组内的唯一元素 |
numpy.resize
numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。
如果新数组大小大于原始大小,则包含原始数组中的元素的副本。
numpy.resize(arr, shape)
参数说明:
- arr:要修改大小的数组
- shape:返回数组的新形状
实例
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('第一个数组的形状:')
print (a.shape)
print ('\n')
b = np.resize(a, (3,2))
print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')
print ('第二个数组的形状:')
print (b.shape)
print ('\n')
# 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现,因为尺寸变大了
print ('修改第二个数组的大小:')
b = np.resize(a,(3,3))
print (b)
输出结果为:
第一个数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
第一个数组的形状:
(2, 3)
第二个数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
第二个数组的形状:
(3, 2)
修改第二个数组的大小:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]
编程要求
根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码,做到将数组 a1 和 a2 分别沿轴0和轴 1 连接。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试:
import numpy as npa = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])print('第一个数组:')
print(a)
print('\n')print('第二个数组:')
print(b)
print('\n')# 两个数组的维度相同print('沿轴 0 连接两个数组:')
########## begin ##########
result_axis0 = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(result_axis0)
########## end ##########
print('\n')print('沿轴 1 连接两个数组:')
########## begin ##########
result_axis1 = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(result_axis1)
########## end ##########
第5关:函数
- 任务描述
- 相关知识
- Python 函数
- 定义一个函数
- 函数调用
- 参数传递
- 参数
- 匿名函数
- return 语句
- 变量作用域
- 全局变量和局部变量
- 编程要求
- 测试说明
任务描述
本关任务:学习 Python 中的函数,掌握建模一大利器。
相关知识
为了完成本关任务,你需要掌握:
- 定义一个函数。
- 函数调用。
- 参数传递。
- 参数。
- 匿名函数。
- return 语句。
- 变量作用域。
- 全局变量和局部变量。
Python 函数
函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道 Python 提供了许多内建函数,比如 print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
函数
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
-
函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。
-
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
-
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
-
函数内容以冒号起始,并且缩进。
-
return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的 return 相当于返回 None。
语法
def functionname( parameters ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
实例
以下为一个简单的Python函数,它将一个字符串作为传入参数,再打印到标准显示设备上。
def printme( str ):
"打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 提示符执行。
如下实例调用了 printme()函数:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!")
printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果:
我要调用用户自定义函数!
再次调用同一函数
参数传递
在 python 中,类型属于对象,变量是没有类型的:
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是 List 类型对象,也可以指向 String 类型对象。
可更改 ( mutable ) 与不可更改 ( immutable ) 对象
在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。
-
不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变a的值,相当于新生成了 a 。
-
可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本身 la 没有动,只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递:
-
不可变类型:类似 c++ 的值传递,如 整数、字符串、元组。如 fun(a),传递的只是a的值,没有影响 a 对象本身。比如在 fun(a)内部修改 a 的值,只是修改另一个复制的对象,不会影响 a 本身。
-
可变类型:类似 c++ 的引用传递,如 列表,字典。如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后 fun 外部的 la 也会受影响。
python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。
python 传不可变对象实例
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ):
a = 10
b = 2
ChangeInt(b)
print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2,指向它的变量是 b,在传递给 ChangeInt 函数时,按传值的方式复制了变量 b,a 和 b 都指向了同一个 Int 对象,在 a=10 时,则新生成一个 int 值对象 10,并让 a 指向它。
传可变对象实例
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
def changeme( mylist ):
"修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用,故输出结果如下:
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型:
- 必备参数
- 关键字参数
- 默认参数
- 不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
调用 printme() 函数,你必须传入一个参数,不然会出现语法错误:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数
printme()
以上实例输出结果:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in <module>
printme()
TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数
printme( str = "My string")
以上实例输出结果:
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果:
Name: miki
Age 50
默认参数 调用函数时,默认参数的值如果没有传入,则被认为是默认值。下例会打印默认的 age ,如果 age 没有被传入:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
"打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="miki" )
printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果:
Name: miki
Age 50
Name: miki
Age 35
不定长参数 你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数,和上述 2 种参数不同,声明时不会命名。基本语法如下:
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple:
print var
return
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果:
输出:
10
输出:
70
60
50
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
-
lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。
-
lambda 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。
-
lambda 函数拥有自己的命名空间,且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
-
虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于 C 或 C++ 的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda 函数的语法只包含一个语句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数
print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )
print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果:
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
return 语句
return 语句[表达式]退出函数,选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的 return 语句返回 None 。之前的例子都没有示范如何返回数值,下例便告诉你怎么做:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
# 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
以上实例输出结果:
函数内 : 30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下:
-
全局变量
-
局部变量
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时,所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
#返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数
sum( 10, 20 )
print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果:
函数内是局部变量 : 30
函数外是全局变量 : 0
编程要求
根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码,求学生最高分数科目和分数。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试:
def get_max_score(score_dic):"""返回学生考试成绩的最高分的科目和分数:param score_dic::return:"""max_score = 0max_score_course = ''for course, score in score_dic.items():########## begin ##########if score > max_score:########## end ##########max_score = scoremax_score_course = course########## begin ##########return max_score_course, max_score########## end ##########dic = {'语文': 90,'数学': 97,'英语': 98
}course, score = get_max_score(dic)
print(course, score)