请使用pyhton，把需要调用的方法作为另一个方法的输入项

下面是一个简单的 Python 例子，展示了如何将函数作为另一个函数的输入参数：

def add(a, b):
    return a + b

def calculator(func, a, b):
    return func(a, b)

result = calculator(add, 2, 3)
print(result) # 输出 5

在这个例子中，我们定义了两个函数：`add` 和 `calculator`。其中，`add` 函数接受两个参数 `a` 和 `b`，并返回它们的和。`calculator` 函数接受三个参数，第一个参数 `func` 是一个函数，后面两个参数 `a` 和 `b` 是数字。`calculator` 函数将 `a` 和 `b` 作为参数传递给 `func` 函数，并返回 `func` 函数的执行结果。

在最后一行代码中，我们调用 `calculator` 函数，并将 `add` 函数作为第一个参数传递给它。最终，程序输出结果 `5`，这是因为 `add(2, 3)` 的结果为 `5`。

相关问题

在一个类中调用另一个类的函数pyhton

可以通过创建一个对象实例来调用另一个类的函数，例如：

class ClassA:
    def functionA(self):
        print("This is function A in Class A")

class ClassB:
    def functionB(self):
        print("This is function B in Class B")
        obj = ClassA()
        obj.functionA()

obj2 = ClassB()
obj2.functionB()

在ClassB中的functionB中，我们创建了一个ClassA的对象实例obj，并调用了它的functionA函数。这样就可以在一个类中调用另一个类的函数了。

使用Pyhton编写一个能计算样本间欧式距离与曼哈顿距离的方法

好的，下面是使用Python编写计算样本间欧式距离和曼哈顿距离的方法：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    """计算两个样本x1和x2之间的欧式距离"""
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

def manhattan_distance(x1, x2):
    """计算两个样本x1和x2之间的曼哈顿距离"""
    return np.sum(np.abs(x1 - x2))

# 计算样本间欧式距离
x1 = np.array([1, 2, 3])
x2 = np.array([4, 5, 6])
print("欧式距离:", euclidean_distance(x1, x2))

# 计算样本间曼哈顿距离
print("曼哈顿距离:", manhattan_distance(x1, x2))

上面的代码中，我们使用了numpy库来进行数学运算，两个函数分别计算了欧式距离和曼哈顿距离。使用时，只需要传入两个样本的向量即可。