python将函数的返回值保存在array中

如果您想将多个函数的返回值保存在一个数组中，可以使用Python中的列表（List）来实现。下面是一个演示如何将多个函数的返回值保存在列表中的示例代码：

# 定义三个函数，分别返回字符串、整数和浮点数
def return_string():
    return "这是一个字符串"

def return_integer():
    return 123

def return_float():
    return 3.14

# 定义一个空列表
result_list = []

# 将三个函数的返回值分别保存在列表中
result_list.append(return_string())
result_list.append(return_integer())
result_list.append(return_float())

# 打印列表
print(result_list)

运行这段代码，将输出一个包含三个元素的列表，分别是一个字符串、一个整数和一个浮点数：

['这是一个字符串', 123, 3.14]

需要注意的是，可以在函数定义之外定义一个空列表，并在函数内使用`append()`方法将每个函数的返回值添加到列表中。另外，也可以在函数内直接返回一个列表，例如：

# 定义一个返回列表的函数
def return_list():
    return ["这是一个字符串", 123, 3.14]

当然，这取决于您的具体需求。

相关问题

python train_test_split函数返回值格式不一样

train_test_split函数返回值格式不一样的原因是因为该函数可以接收多个数组作为输入，而每个数组的长度可能不同，因此返回值的格式也会根据输入的数组的个数和长度而有所不同。一般情况下，train_test_split函数会返回一个元组，其中包含训练集和测试集的数据和标签。如果输入的是两个数组，则返回四个元素，分别为训练集数据、测试集数据、训练集标签和测试集标签。如果输入的是三个数组，则返回六个元素，分别为训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签、训练集数据2和测试集数据2。如果输入的是四个数组，则返回八个元素，以此类推。

以下是一个train_test_split函数返回值格式不一样的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 2, 3])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

print("X_train:\n", X_train)
print("X_test:\n", X_test)
print("y_train:\n", y_train)
print("y_test:\n", y_test)

输出结果为：

X_train:
 [[7 8]
 [1 2]
 [3 4]]
X_test:
 [[5 6]]
y_train:
 [3 0 1]
y_test:
 [2]

下列属于Python中函数分类的有

Python中函数可以分为以下几类：

1. 内置函数：Python自带的函数，可以直接使用，例如print()、input()等。

2. 标准库函数：Python标准库中的函数，需要使用import导入后才能使用，例如math库中的sqrt()函数。

3. 第三方库函数：由第三方开发者编写的函数，需要先安装对应的库后才能使用，例如numpy库中的array()函数。

4. 自定义函数：由程序员根据需求编写的函数，可以根据自己的需要定义函数名、参数、返回值等。