一文讲透Python函数中的形式参数和实际参数

函数参数包括形式参数和实际参数,简称形参和实参。其中形式参数即是在定义函数时函数后面括号中的参数列表(parameterlist),比如上一个帖子的示例中的width, length;实际参数则是调用函数时函数后面括号中的参数值(parametervalue),比如之前帖子的示例中的4,6。所以,调用函数时需要把实际参数传递给形式参数,才能使函数对这些参数进行运算或处理。

这一传参过程又可细分为“把实际参数的值传递给形式参数”和“把实际参数的引用传递给形式参数”两种。“把实际参数的值传递给形式参数”是一种值传递的概念,针对的实际参数为不可变对象,常见于int、str、tuple、float、bool类型的数据,当函数参数进行值传递时,如果形参发生变化,并不会影响到实参的值;“把实际参数引用传递给形式参数”则是一种引用传递的概念,针对的实际参数为可变对象,常见于list、dict、set等类型,进行引用传递不是将值复制(或赋值)的传递方式,而是将实际参数的内存地址进行了传递,改变形参的值,实参的值也会一起改变。

示例如下,输入以下代码并运行:

运行结果为:

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社)《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂,较少涉及数学推导,对数学基础要求相对不高,在python代码方面讲的很细致,看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。都有配套免费提供的源代码、数据文件和视频讲解,也有PPT、思维导图、习题等。

为什么说这两本书值得?首先说《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社),内容非常详实,包含了Python和机器学习,相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时,逐一详解用到的各种Python代码,针对每行代码均有恰当注释(这一点基本上是大多数书目做不到的)。

《Python数据科学应用从入门到精通》一书,旨在教会读者实现全流程的数据分析,并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容,进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ,山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博,山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师,山东大学经济学院刘一鸣副研究员、硕士生导师,得厚投资合伙人张伟民等一众大牛联袂推荐。书中全是干活,买这一本书相当于一下子得到了5本书(Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模),而且入门超级简单,不需要编程基础,也不需要过多数学推导,非常适用于零基础学生。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述,第2章讲解Python的入门基础知识,第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程,包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法,分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门,再到数据清洗与特征工程,最终完成数据挖掘与建模或数据可视化,从而可以为读者提供“从拿到数据开始,一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。

两本书随书赠送的学习资料也很多,包括全部的源代码、PPT、思维导图,还有10小时以上的讲解视频,每一章后面还有练习题及参考答案,还有学习群,相对于只看网络上的视频,一方面更加系统、高效,另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中,当当、京东等平台搜索“Python机器学习 杨维忠”“Python数据科学 杨维忠”即可。

《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠、张甜著,2023年2月,清华大学出版社),适用于学习Python/机器学习

《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)适用于学习数据分析、数据科学、数据可视化等。

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