
#coding=utf8
__author__ = 'Administrator'
# 当函数的参数不确定时,可以使用*args和**kwargs。*args没有key值,**kwargs有key值
def fun_var_args(farg, *args):
print 'args:', farg
for value in args:
print 'another arg:',value
# *args可以当作可容纳多个变量组成的list或tuple
fun_var_args(1, 'two', 3, None)
#args: 1
#another arg: two
#another arg: 3
#another arg: None
def fun_var_kwargs(farg, **kwargs):
print 'args:',farg
for key in kwargs:
print 'another keyword arg:%s:%s' % (key, kwargs[key])
# myarg1,myarg2和myarg3被视为key, 感觉**kwargs可以当作容纳多个key和value的dictionary
fun_var_kwargs(1, myarg1='two', myarg2=3, myarg3=None)
# 输出:
#args: 1
#another keyword arg:myarg1:two
#another keyword arg:myarg2:3
#another keyword arg:myarg3:None
def fun_args(arg1, arg2, arg3):
print 'arg1:', arg1
print 'arg2:', arg2
print 'arg3:', arg3
myargs = ['1', 'two', None] # 定义列表
fun_args(*myargs)
# 输出:
#arg1: 1
#arg2: two
#arg3: None
mykwargs = {'arg1': '1', 'arg2': 'two', 'arg3': None} # 定义字典类型
fun_args(**mykwargs)
# 输出:
#arg1: 1
#arg2: two
#arg3: None
# 两者都有
def fun_args_kwargs(*args, **kwargs):
print 'args:', args
print 'kwargs:', kwargs
args = [1, 2, 3, 4]
kwargs = {'name': 'BeginMan', 'age': 22}
fun_args_kwargs(args,kwargs)
# args: ([1, 2, 3, 4], {'age': 22, 'name': 'BeginMan'})
# kwargs: {}
fun_args_kwargs(1,2,3,a=100)
#args: (1, 2, 3)
#kwargs: {'a': 100}
fun_args_kwargs(*(1,2,3,4),**{'a':None})
#args: (1, 2, 3, 4)
#kwargs: {'a': None}
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01