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Python 函数
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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。
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。
实例(Python 2.0+)
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：
实例(Python 2.0+)
#!/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
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(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
实例(Python 2.0+)
#!/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：
实例(Python 2.0+)
#!/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：
实例(Python 2.0+)
#!/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：
实例(Python 2.0+)
#!/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: mikiAge 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：
实例(Python 2.0+)
#!/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: mikiAge 50Name: mikiAge 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：
实例(Python 2.0+)
#!/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:706050
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：
实例(Python 2.0+)
#!/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：
实例(Python 2.0+)
#!/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：
实例(Python 2.0+)
#!/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
X_train是二维的，表示多组特征值，每一组有好几个特征值。
那个warning提示是说代码中有0除危险，看一下哪句除法的分母可能是0，要保证它不会出现除以0的情况。
python常见的内置函数有：
1. abs()函数返回数字的绝对值。
2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元组、空列表返回值为True。
3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False，是则返回False，如果有一个为True，则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。
5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回True；参数为0或没有参数，返回False。
6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。
7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。（可以加括号的都可以调用）
8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值。
9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。
10. dir()函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。
扩展资料：
如何查看python3.6的内置函数？
1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；
2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；
3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；
4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；
5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；
6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；
7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；
8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个，我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数，我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法，这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。
python训练的模型做预测：
如下：
1、 先要按照scikit-learn包，先安装下面三个依赖包：
Python (= 2.6 or = 3.3),
NumPy (= 1.6.1),
SciPy (= 0.9).
然后在cmd命令行中输入：
pip install -U scikit-learn
扩展资料
应用
系统编程：提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
数据库编程：程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。
参考资料来源：百度百科-计算机程序设计语言
直接代入就可以了呀
将x=2,y=0代入方程，即
0=2k+b
将x=1
,y=-6.
代入方程，即
-6=k+b
两式相减，即6=k，
k=6
代入第一个式子，即得b=-12
2.
即函数方程为
y=6x-12
将x=5代入，即
y=6*5-12=18
一、遗传算法介绍
遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程，来解决问题的。大自然中一个种群经历过若干代的自然选择后，剩下的种群必定是适应环境的。把一个问题所有的解看做一个种群，经历过若干次的自然选择以后，剩下的解中是有问题的最优解的。当然，只能说有最优解的概率很大。这里，我们用遗传算法求一个函数的最大值。
f(x) = 10 * sin( 5x ) + 7 * cos( 4x ), 0 = x = 10
1、将自变量x进行编码
取基因片段的长度为10, 则10位二进制位可以表示的范围是0到1023。基因与自变量转变的公式是x = b2d(individual) * 10 / 1023。构造初始的种群pop。每个个体的基因初始值是[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
2、计算目标函数值
根据自变量与基因的转化关系式，求出每个个体的基因对应的自变量，然后将自变量代入函数f（x），求出每个个体的目标函数值。
3、适应度函数
适应度函数是用来评估个体适应环境的能力，是进行自然选择的依据。本题的适应度函数直接将目标函数值中的负值变成0. 因为我们求的是最大值，所以要使目标函数值是负数的个体不适应环境，使其繁殖后代的能力为0.适应度函数的作用将在自然选择中体现。
4、自然选择
自然选择的思想不再赘述，操作使用轮盘赌算法。其具体步骤：
假设种群中共5个个体，适应度函数计算出来的个体适应性列表是fitvalue = [1 ,3, 0, 2, 4] ，totalvalue = 10 ， 如果将fitvalue画到圆盘上，值的大小表示在圆盘上的面积。在转动轮盘的过程中，单个模块的面积越大则被选中的概率越大。选择的方法是将fitvalue转化为[1 ， 4 ，4 , 6 ，10], fitvalue / totalvalue = [0.1 , 0.4 , 0.4 , 0.6 , 1.0] . 然后产生5个0-1之间的随机数，将随机数从小到大排序，假如是[0.05 , 0.2 , 0.7 , 0.8 ,0.9]，则将0号个体、1号个体、4号个体、4号个体、4号个体拷贝到新种群中。自然选择的结果使种群更符合条件了。
5、繁殖
假设个体a、b的基因是
a = [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
b = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
这两个个体发生基因交换的概率pc = 0.6.如果要发生基因交换，则产生一个随机数point表示基因交换的位置，假设point = 4,则：
a = [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
b = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
交换后为：
a = [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
b = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
6、突变
遍历每一个个体，基因的每一位发生突变（0变为1,1变为0）的概率为0.001.突变可以增加解空间
二、代码
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def b2d(b): #将二进制转化为十进制 x∈[0,10] t = 0 for j in range(len(b)): t += b[j] * (math.pow(2, j)) t = t * 10 / 1023 return tpopsize = 50 #种群的大小#用遗传算法求函数最大值：#f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]chromlength = 10 #基因片段的长度pc = 0.6 #两个个体交叉的概率pm = 0.001; #基因突变的概率results = [[]]bestindividual = []bestfit = 0fitvalue = []tempop = [[]]pop = [[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] for i in range(popsize)]for i in range(100): #繁殖100代 objvalue = calobjvalue(pop) #计算目标函数值 fitvalue = calfitvalue(objvalue); #计算个体的适应值 [bestindividual, bestfit] = best(pop, fitvalue) #选出最好的个体和最好的函数值 results.append([bestfit,b2d(bestindividual)]) #每次繁殖，将最好的结果记录下来 selection(pop, fitvalue) #自然选择，淘汰掉一部分适应性低的个体 crossover(pop, pc) #交叉繁殖 mutation(pop, pc) #基因突变 results.sort() print(results[-1]) #打印函数最大值和对应的
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def best(pop, fitvalue): #找出适应函数值中最大值，和对应的个体 px = len(pop) bestindividual = [] bestfit = fitvalue[0] for i in range(1,px): if(fitvalue[i] bestfit): bestfit = fitvalue[i] bestindividual = pop[i] return [bestindividual, bestfit]
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def calfitvalue(objvalue):#转化为适应值，目标函数值越大越好，负值淘汰。 fitvalue = [] temp = 0.0 Cmin = 0; for i in range(len(objvalue)): if(objvalue[i] + Cmin 0): temp = Cmin + objvalue[i] else: temp = 0.0 fitvalue.append(temp) return fitvalue
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import mathdef decodechrom(pop): #将种群的二进制基因转化为十进制（0,1023） temp = []; for i in range(len(pop)): t = 0; for j in range(10): t += pop[i][j] * (math.pow(2, j)) temp.append(t) return tempdef calobjvalue(pop): #计算目标函数值 temp1 = []; objvalue = []; temp1 = decodechrom(pop) for i in range(len(temp1)): x = temp1[i] * 10 / 1023 #（0,1023）转化为 （0,10） objvalue.append(10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)) return objvalue #目标函数值objvalue[m] 与个体基因 pop[m] 对应
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import randomdef crossover(pop, pc): #个体间交叉，实现基因交换 poplen = len(pop) for i in range(poplen - 1): if(random.random() pc): cpoint = random.randint(0,len(pop[0])) temp1 = [] temp2 = [] temp1.extend(pop[i][0 : cpoint]) temp1.extend(pop[i+1][cpoint : len(pop[i])]) temp2.extend(pop[i+1][0 : cpoint]) temp2.extend(pop[i][cpoint : len(pop[i])]) pop[i] = temp1 pop[i+1] = temp2
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import randomdef mutation(pop, pm): #基因突变 px = len(pop) py = len(pop[0]) for i in range(px): if(random.random() pm): mpoint = random.randint(0,py-1) if(pop[i][mpoint] == 1): pop[i][mpoint] = 0 else: pop[i][mpoint] = 1
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import randomdef sum(fitvalue): total = 0 for i in range(len(fitvalue)): total += fitvalue[i] return totaldef cumsum(fitvalue): for i in range(len(fitvalue)): t = 0; j = 0; while(j = i): t += fitvalue[j] j = j + 1 fitvalue[i] = t;def selection(pop, fitvalue): #自然选择（轮盘赌算法） newfitvalue = [] totalfit = sum(fitvalue) for i in range(len(fitvalue)): newfitvalue.append(fitvalue[i] / totalfit) cumsum(newfitvalue) ms = []; poplen = len(pop) for i in range(poplen): ms.append(random.random()) #random float list ms ms.sort() fitin = 0 newin = 0 newpop = pop while newin poplen: if(ms[newin] newfitvalue[fitin]): newpop[newin] = pop[fitin] newin = newin + 1 else: fitin = fitin + 1 pop = newpop
