def fun(x,y): global y t=x x=y y=t x=0 y=1 fun(x,y) print(x,y)

时间: 2023-11-29 09:05:56 浏览: 61
这段代码的输出结果将会是:`1 0`。 代码中定义了一个函数 `fun`,它有两个参数 `x` 和 `y`,并且在函数内部使用了一个全局变量 `y`。函数内部的操作是将 `x` 和 `y` 的值进行交换,并且将 `x` 的值设为 0,将 `y` 的值设为 1。 在调用函数 `fun` 时,传入的实参分别为 `x=0` 和 `y=1`。函数内部的操作将 `x` 和 `y` 的值进行了交换,所以在函数执行完毕后,`x` 的值变成了 1,`y` 的值变成了 0。最后输出的结果就是 `1 0`。
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x=2 def fun(): global x print(x) x=3 fun() print(x)

执行这段代码的输出结果为: ``` 2 3 ``` 代码中定义了一个全局变量x,然后定义了一个函数`fun()`,在函数中使用了`global`关键字声明x为全局变量,并打印x的值,此时输出2。接着在函数中将x的值修改为3,然后调用函数`fun()`,输出2。最后在主程序中打印x的值,此时输出3,因为在函数中修改了x的值。

9. What will be the output of the following Python code? x = 50 def fun1(): x = 25 print(x) fun1() print(x)

The output of the code will be: ``` 25 50 ``` Explanation: - First, we define a global variable `x` and assign it a value of `50`. - Then, we define a function `fun1()` which has its own local variable `x` with a value of `25`. - When we call the function `fun1()`, it prints the local variable `x` which is `25`. - Finally, we print the value of the global variable `x` which is still `50`.

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补充函数的编写。 import smtplib   from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header from email.mime.multipart import MIMEMultipart   #发送带有附件的邮件时引入 host="smtp.qq.com" port=587 smtp_obj=smtplib.SMTP('smtp.qq.com') def fun_login():     pass def fun_send():     pass def fun_logout():      pass root=tk.Tk() root.title('发送邮件') root.geometry('420x340') root.resizable(width=False,height=False) lbluser=tk.Label(root,text='用户名') lbluser.place(x=20,y=10,width=40,height=30) var_user=tk.StringVar(value='') edituser=tk.Entry(root,textvariable=var_user) edituser.place(x=10,y=50,width=150,height=30) lblcode=tk.Label(root,text='授权码') lblcode.place(x=170,y=10,width=40,height=30) var_code=tk.StringVar(value='') editcode=tk.Entry(root,textvariable=var_code) editcode.place(x=170,y=50,width=150,height=30) btnlogin=tk.Button(root,text='登录',command=fun_login) btnlogin.place(x=340,y=40,width=60,height=30) lblrecv=tk.Label(root,text='接受邮箱') lblrecv.place(x=10,y=110,width=50,height=30) var_recv=tk.StringVar(value='') editrecv=tk.Entry(root,textvariable=var_recv) editrecv.place(x=70,y=110,width=200,height=30) lbltext=tk.Label(root,text='邮件内容') lbltext.place(x=10,y=150,width=50,height=30) mailtext=tk.Text(root) mailtext.place(x=70,y=150,width=200,height=60) btnsend=tk.Button(root,text="发送邮件",command=fun_send) btnsend.place(x=30,y=220,width=80,height=30) btnlogout=tk.Button(root,text="退出",command=fun_logout) btnlogout.place(x=150,y=220,width=80,height=30) root.mainloop()

解释:def conjugate_gradient(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the conjugate gradient algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 xk = x0 # Sets the initial step guess to dx ~ 1 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 pk = -gfk x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) sigma_3 = 0.01 while (gnorm > tol) and (k < iterations): deltak = np.dot(gfk, gfk) cached_step = [None] def polak_ribiere_powell_step(alpha, gfkp1=None): xkp1 = xk + alpha * pk if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(xkp1) yk = gfkp1 - gfk beta_k = max(0, np.dot(yk, gfkp1) / deltak) pkp1 = -gfkp1 + beta_k * pk gnorm = np.amax(np.abs(gfkp1)) return (alpha, xkp1, pkp1, gfkp1, gnorm) def descent_condition(alpha, xkp1, fp1, gfkp1): # Polak-Ribiere+ needs an explicit check of a sufficient # descent condition, which is not guaranteed by strong Wolfe. # # See Gilbert & Nocedal, "Global convergence properties of # conjugate gradient methods for optimization", # SIAM J. Optimization 2, 21 (1992). cached_step[:] = polak_ribiere_powell_step(alpha, gfkp1) alpha, xk, pk, gfk, gnorm = cached_step # Accept step if it leads to convergence. if gnorm <= tol: return True # Accept step if sufficient descent condition applies. return np.dot(pk, gfk) <= -sigma_3 * np.dot(gfk, gfk) try: alpha_k, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = \ _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, c2=0.4, amin=1e-100, amax=1e100, extra_condition=descent_condition) except _LineSearchError: break # Reuse already computed results if possible if alpha_k == cached_step[0]: alpha_k, xk, pk, gfk, gnorm = cached_step else: alpha_k, xk, pk, gfk, gnorm = polak_ribiere_powell_step(alpha_k, gfkp1) k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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