如何封装函数和调用函数，python代码

在 Python 中，要封装函数，需要使用 `def` 关键字，然后给出函数名和括号。在括号内，可以指定函数的参数。接下来，在函数体内编写代码。示例如下：

def greet(name):
  print("Hello, " + name)

要调用函数，只需在函数名后面加上括号，并在括号内输入参数。例如：

greet("Alice")  # 输出 "Hello, Alice"

注意，在调用函数时，参数的数量和顺序必须与定义函数时指定的参数相匹配。

更多关于 Python 函数的细节，可以参考 Python 官方文档。

相关问题

直方图均衡化未调用封装函数python代码

以下是一种直方图均衡化的Python代码实现，未使用封装函数：

import cv2
import numpy as np

def histogram_equalization(img):
    # Compute histogram
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0,256])
    
    # Compute cumulative distribution function
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
    
    # Apply equalization
    img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)
    img_equalized = img_equalized.reshape(img.shape)
    
    return img_equalized

# Load image
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# Apply histogram equalization
img_equalized = histogram_equalization(img)

# Display images
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', img_equalized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先使用`np.histogram`函数计算输入图像的直方图，然后计算累积分布函数，并将其归一化。最后，使用`np.interp`函数将输入图像中的像素值映射到新的像素值上，以实现直方图均衡化。最终结果通过`cv2.imshow`函数显示。

python函数封装与调用

好的，关于Python函数的封装和调用，我可以给你一些简单的解释和示例。首先，函数封装是指将一段可复用的代码块封装成一个函数，方便重复调用和维护。函数调用则是指在程序中调用已经封装好的函数，执行其中的代码。

下面是一个简单的例子，我们定义一个函数来计算两个数的和：

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

这个函数接受两个参数 x 和 y，并返回它们的和。现在我们可以在程序中调用这个函数：

a = 3
b = 4
c = add(a, b)
print(c)  # 输出 7

在这个例子中，我们将 3 和 4 分别赋值给变量 a 和 b，然后调用 add 函数，将结果赋值给变量 c，最后输出结果。

另外，Python 还支持可变长参数的函数封装，例如：

def add(*args):
    result = 0
    for arg in args:
        result += arg
    return result

这个函数接受任意个参数，将它们依次相加并返回结果。我们可以这样调用它：

a = 1
b = 2
c = 3
d = add(a, b, c)
print(d)  # 输出 6

在这个例子中，我们将 1、2、3 三个数字作为参数传入 add 函数，它会将它们相加并返回结果。

希望这些示例可以帮助你理解 Python 函数的封装和调用。如果还有什么问题，可以继续问我。