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]
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相关问题

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)

Python中在函数里通过形参改变实参的方法

在 Python 中，可以通过传递可变对象（例如列表、字典等）来在函数中改变实参的值。这是因为在 Python 中，所有的变量都是对象的引用，传递可变对象时实际上是传递了对象的引用。因此，对于可变对象，在函数中对其进行修改会影响到原始对象。

以下是一个例子：

def change_list(lst):
    lst.append(4)
    
my_list = [1, 2, 3]
change_list(my_list)
print(my_list)  # 输出 [1, 2, 3, 4]

在上述例子中，`change_list` 函数接收一个列表作为参数，并在其中添加一个元素。在调用函数时，传递的是 `my_list` 的引用，因此在函数中对其进行修改会影响到原始列表。

需要注意的是，如果在函数中对可变对象进行重新赋值，则不会影响到原始对象。例如：

def change_list(lst):
    lst = [4, 5, 6]
    
my_list = [1, 2, 3]
change_list(my_list)
print(my_list)  # 输出 [1, 2, 3]

在上述例子中，`change_list` 函数在内部将 `lst` 重新赋值为一个新的列表，而不是对原始列表进行修改。因此，原始列表不会受到影响。