python list作为函数形参

回答: 在Python中，可以将list作为函数的形参。当函数定义时，可以将list作为位置参数或默认参数传递给函数。例如，可以定义一个函数，接受一个list作为参数，并对其进行操作。\[1\]另外，list也可以作为可变长参数传递给函数。可变长参数使用*args来接收任意数量的位置参数，包括list。\[3\]在函数内部，可以通过访问args来获取传递给函数的list。\[3\]总之，Python中的函数可以接受list作为形参，并对其进行操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python从入门到实践：函数基础知识（函数定义、形参与实参）](https://blog.csdn.net/weixin_43507744/article/details/126580494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

python函数形参怎么传入数组

### 如何在Python函数中传递数组作为参数

在Python中，可以轻松地将数组作为参数传递给函数。这适用于任何类型的序列对象，比如列表、NumPy 数组等。

#### 使用列表作为输入参数
当使用标准的Python列表时，可以直接将其作为参数传入自定义函数：

def process_data(data_list):
    # 对数据执行某些操作
    result = sum(data_list) / len(data_list)
    return result

data_points = [1, 2, 3, 4, 5]
average_value = process_data(data_points)
print(f"The average value is {average_value}")

对于更复杂的多维结构，例如二维点集，同样适用此方法[^1]。

#### 利用NumPy库处理数值型数组
如果涉及的是数值计算，则推荐采用NumPy库中的ndarray类型来表示矩阵或向量形式的数据。下面是一个例子展示了如何创建并传输这样的数组到另一个函数里去：

import numpy as np

def calculate_distances(points_array):
    distances = []
    for i in range(len(points_array)):
        distance = np.sqrt(sum((points_array[i])**2))
        distances.append(distance)
    
    return distances

X = np.array([[0.7, -0.9], [0.1, -0.6], [-0.8, -0.6], [-0.6, 0.2]])
distances_from_origin = calculate_distances(X)
for idx, dist in enumerate(distances_from_origin):
    print(f"Point {idx} has Euclidean Distance from origin: {dist:.2f}")

上述代码片段说明了怎样接收一个多维浮点数数组`X`作为输入，并对其进行逐行运算得到每一点相对于原点的距离。

python如何传递二维数组给函数形参

在Python中，你可以通过列表推导、numpy库或者其他数据结构来创建并传递二维数组作为函数参数。这里以简单的列表列表（嵌套列表）为例：

def process_2d_array(arr):
    # 这里假设arr是一个二维列表
    for row in arr:
        # 对每一行做处理
        print(row)

# 创建并传递二维数组
my_2d_array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
process_2d_array(my_2d_array)

如果你需要更高效的数据操作，可以考虑使用numpy库，它专门用于处理大型矩阵和数组：

import numpy as np

def process_numpy_2d_array(arr):
    # 使用numpy处理二维数组
    processed_arr = arr.tolist()  # 转换回列表以便打印或进一步处理
    for row in processed_arr:
        print(row)

# 创建numpy数组并传递
my_2d_numpy_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
process_numpy_2d_array(my_2d_numpy_array)