python函数结果传入sv

在Python中，函数可以返回结果，这些结果可以被赋值给变量，或者直接传入到其他函数中。这里的"sv"并不是Python中的一个内置术语，但我假设你指的是将函数的结果传入到另一个函数中，即函数的"链式调用"。

例如，假设我们有两个函数，第一个函数`add(x, y)`用于计算两个数的和，第二个函数`square(z)`用于计算一个数的平方。我们可以将`add`函数的结果直接传入到`square`函数中：

def add(x, y):
    return x + y

def square(z):
    return z * z

# 将add函数的结果作为square函数的参数
result = square(add(2, 3))
print(result)  # 输出：25

在上述代码中，`add(2, 3)`的结果是5，然后我们将这个结果传递给`square`函数，得到25。

这样的链式调用可以让代码更加简洁，并且可以构建更加复杂的数据处理流程。

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函数传入列表

当你在Python中定义一个函数时，你可以将一个列表作为参数传递给函数。这样，在函数内部你就可以对这个列表进行操作和访问。

下面是一个示例，展示了如何传入一个列表作为函数的参数：

def process_list(my_list):
    # 对列表进行操作或访问
    for item in my_list:
        print(item)

# 调用函数，并传入列表作为参数
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
process_list(my_list)

在这个例子中，我们定义了一个名为`process_list`的函数，它接受一个名为`my_list`的参数。在函数内部，我们使用`for`循环遍历列表，并打印每个元素。

然后，我们创建一个名为`my_list`的列表，并将其作为参数传递给`process_list`函数进行处理。