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如果是同一包里面，直接就可以使用，如果不是同一个包，那么需要先import后，通过“包名.类名”才能使用。 下面是同一个包里面的案例： def a(): print(1) def b(): a() print (2) b()
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#a()不是return了它么
def c():
dic=a()
#现在打印dic吧
#........
#
#.......
(1)解释一下函数
def fun(lst):
lst[0] = 0;
lst = [4,5,6]
return 0
这里从头到尾，lst都是同一个局部变量，也就是函数的参数，为便于描述，我们把它称为“张三变量”。
lst =[1,2,3] # 变量lst指向列表[1,2,3]，为便于描述，把这个lst变量称为“李四变量”，
# 而列表[1,2,3]称为“王五列表”，“李四变量”指向“王五列表”
fun(lst)
调用fun时，把“李四变量”的值赋给了“张三变量”，从而“张三变量”也指向了“王五列表”。
在函数里：
执行 lst[0] = 0 把“王五列表”的0号元素改为值0，
执行 lst = [4,5,6] 修改了“张三变量”的值，把“张三变量”改为指向列表[4,5,6]，
执行 return 0 返回。
所以“王五列表”列表最后的值就是[0,2,3]，“李四变量”仍然指向“王五列表”。
(2)如果想让输出结果为[4,5,6],请把语句 lst = [4,5,6] 改为
lst[:] = [4,5,6] # 此时是修改“张三变量”指向的“王五列表”
# 自然“李四变量”指向的“王五列表”值已经变为[4,5,6]。
cov
这个函数是实现这个功能的
另外，对于任意两个维度之间的相关关系可以用pearsonr来计算
哦，忘了说了，cov是numpy里面的，pearsonr是scipy.stats里面的
