写一份关于Python函数参数的教案

为了让大家更好地理解Python函数的参数，我们先来看一下Python函数的定义。Python函数是指定义在Python程序中的一组语句，它们被封装在一起，让我们可以多次调用它们。函数可以接受参数作为输入，并在执行函数的时候，可以根据需要给函数传递参数。函数的参数可以是位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数和元组参数等。 位置参数是指函数定义中的参数，它必须按照给定顺序来传入函数，否则函数无法正确调用。 关键字参数是指函数定义中的参数，它可以不按照给出的顺序来传入函数，而是使用参数名称传入相应的值。 默认参数是指函数定义中的参数，它可以在函数被调用时不传递参数，而是使用函数定义时设置的默认值。 可变参数是指函数定义中的参数，它可以接受任意数量的参数，并将其封装成一个元组。 元组参数是指函数定义中的参数，它可以接受任意数量的参数，并将其封装成一个字典。

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写一份关于Python函数参数的教案要求有新课引入环节

非常高兴能够给大家介绍 Python 函数参数。首先，我们要了解什么是函数参数，函数参数是在定义函数时需要传递给函数的变量。它可以是任何变量，包括整数、字符串、列表等等。其次，我们要了解 Python 中有哪些类型的参数，Python 中有三种参数：位置参数、关键字参数和默认参数。再次，我们要了解如何使用这三种参数，位置参数是按照位置顺序传入的参数；关键字参数是按照关键字传入的参数；默认参数是函数定义时默认的参数。最后，我们要了解 Python 中的函数参数的优缺点，优点是能够更加灵活地定义函数；缺点是可能会使函数变得复杂。

写一份wknn的python代码

以下是一个简单的加权kNN的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean

def weighted_knn(X_train, y_train, X_test, k=5):
    y_pred = []
    for x_test in X_test:
        # 计算测试样本与所有训练样本之间的距离
        distances = [euclidean(x_test, x_train) for x_train in X_train]
        # 找到距离最近的k个训练样本的索引
        k_idx = np.argsort(distances)[:k]
        # 计算每个邻居的权重（距离越近，权重越大）
        weights = [1 / d for d in distances[k_idx]]
        # 对所有邻居的权重进行归一化
        weights /= np.sum(weights)
        # 使用加权平均来预测目标值
        y_pred.append(np.dot(weights, y_train[k_idx]))
    return y_pred

在这个代码中，我们使用了NumPy和SciPy库来处理数组和计算距离。`weighted_knn`函数接受训练数据`X_train`和`y_train`，以及测试数据`X_test`，并返回一个包含预测目标值的列表`y_pred`。我们默认使用5个邻居进行预测，但是可以通过将k参数传递给函数来更改这个值。

在函数内部，我们首先循环遍历所有测试样本，并计算它们与所有训练样本之间的距离。我们使用SciPy库中的`euclidean`函数来计算欧几里得距离，但是也可以使用其他距离度量。

接下来，我们找到距离最近的k个训练样本的索引，并计算每个邻居的权重。在这个例子中，我们简单地使用距离的倒数作为权重，但是也可以使用其他函数来计算权重。

最后，我们对所有邻居的权重进行归一化，并使用加权平均来预测目标值。