函數(shù)（function) ：實(shí)現(xiàn)某種特定功能的代碼塊

優(yōu)點(diǎn)：程序簡(jiǎn)潔，可重復(fù)調(diào)用、封裝性好、便于共享

類(lèi)別：系統(tǒng)函數(shù)和用戶(hù)自定義函數(shù)

Python內(nèi)置函數(shù)

數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)

print(abs(-1)) print(pow(2,3)) print(round(3.1415926,2)) print(round(3.1415926)) print(divmod(5,3))

常用Python內(nèi)置函數(shù)

用戶(hù)自定義函數(shù)

#返回一個(gè)參數(shù) a,b形參,b=9為默認(rèn)參數(shù) def add(a,b=9):c=a+breturn c #返回多個(gè)參數(shù) def add_mul(a,b):add=a+bmul=a*breturn add,mul #無(wú)參函數(shù) def sayhello():print("hello") #向函數(shù)內(nèi)部批量傳遞數(shù)據(jù) #使用列表、字典變量作為參數(shù) def sum(list1):sumn=0for i in list1:sumn+=ireturn sumn #當(dāng)使用列表或字典作為函數(shù)參數(shù)時(shí)， # 在函數(shù)內(nèi)部對(duì)列表或字典的，會(huì)改變實(shí)參的值。 def listadd(list1):list1.append([6,7,8])return list1 #調(diào)用函數(shù) #形參和實(shí)參分別存儲(chǔ)，相互獨(dú)立 #實(shí)參 x=1 y=2 lst_1=[1,2,3,4,5] sayhello() #在內(nèi)部函數(shù)改變形參的值時(shí)，實(shí)參的值不會(huì)隨之改變。 print(add(x,y)) print(add(x)) print(add_mul(3,4)) jia,cheng=add_mul(3,4) print("add:",jia,"mul:",cheng) print(sum(lst_1)) print("原始：",lst_1) print(listadd(lst_1)) print("改變：",lst_1)

變量的作用域

局部變量（Local Variable）：在函數(shù)中定義的變量，僅在定義它的函數(shù)內(nèi)部有效。

全局變量（Global Variable）：在函數(shù)體之外定義的變量，在定義后的代碼中都有 效，包括在它之后定義的函數(shù)體內(nèi)。

a=100 # 在函數(shù)外部定義的 變量a是全局變量， # 當(dāng)它與函數(shù)內(nèi)部定 義的局部變量同名時(shí)， # 在函數(shù)內(nèi)部失效。 def setn():#在函數(shù)內(nèi)定義的變量a是局部變量，# 它只在函數(shù)體內(nèi)局部有效，并不影響全局變量a的取值。a=9a=a+1print("setn:",a) setn() print(a)

錯(cuò)誤寫(xiě)法

課程鏈接：https://www.icourse163.org/course/XUST-1206363802?tid=1206674203

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(四)(python函数)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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