python字典参数如何传入类函数_【转载】python 函数参数的传递(参数带星号的说明) 元组传递 字典传递...

时间: 2024-01-19 10:52:46 浏览: 25
在 Python 中,我们可以使用星号(*)和双星号(**)来传递元组和字典参数。在类函数中,使用星号和双星号传递字典参数的方法与普通函数相同。 下面是一个示例: ```python class MyClass: def my_func(self, *args, **kwargs): print(args) print(kwargs) my_obj = MyClass() my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} my_obj.my_func(1, 2, 3, **my_dict) ``` 在这个示例中,我们创建了一个名为 `MyClass` 的类,并在其中定义了一个名为 `my_func` 的函数。该函数有两个参数,`args` 和 `kwargs`,分别用星号和双星号表示。在函数中,我们打印了传递给函数的参数。 然后,我们创建了一个名为 `my_dict` 的字典,并将其作为关键字参数传递给 `my_func` 函数。在传递关键字参数时,我们使用了双星号运算符来展开字典。 运行上述代码,输出如下: ``` (1, 2, 3) {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} ``` 我们可以看到,在 `my_func` 函数中,我们打印了传递给函数的参数。`args` 参数包含了位置参数 `(1, 2, 3)`,而 `kwargs` 参数包含了字典参数 `{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}`。
相关问题

Python函数之函数参数

Python函数的参数可以分为四种类型:位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。 1. 位置参数:位置参数是指在函数定义时按照顺序声明的参数,调用函数时需要按照相同的顺序传入对应的参数值。例如: ```python def add(x, y): return x + y result = add(3, 5) print(result) # 输出8 ``` 2. 默认参数:默认参数是在函数定义时给参数指定一个默认值,如果调用函数时没有传入对应的参数值,则使用默认值。默认参数可以提供函数的灵活性。例如: ```python def greet(name, message="Hello"): print(message, name) greet("Alice") # 输出Hello Alice greet("Bob", "Hi") # 输出Hi Bob ``` 3. 可变参数:可变参数允许函数接受任意数量的参数。在函数定义时,可以使用星号(*)来表示可变参数。可变参数会被封装成一个元组传递给函数。例如: ```python def multiply(*numbers): result = 1 for num in numbers: result *= num return result result = multiply(2, 3, 4) print(result) # 输出24 ``` 4. 关键字参数:关键字参数允许函数接受任意数量的关键字参数。在函数定义时,可以使用两个星号(**)来表示关键字参数。关键字参数会被封装成一个字典传递给函数。例如: ```python def person_info(**info): for key, value in info.items(): print(key, ":", value) person_info(name="Alice", age=25, city="New York") # 输出: # name : Alice # age : 25 # city : New York ``` 这些不同类型的参数可以组合使用,但是需要注意参数的顺序:位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数的顺序。

python的函数参数

在Python中,函数参数可以分为四种类型:位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。 1. 位置参数:位置参数是最常见的参数类型,它们按照定义时的顺序进行传递。调用函数时,需要按照函数定义中参数的顺序传递对应的值。 2. 默认参数:默认参数是在函数定义时给参数指定一个默认值。如果调用函数时没有传递该参数的值,则会使用默认值。默认参数可以简化函数的调用,同时也提供了灵活性。 3. 可变参数:可变参数允许函数接受任意数量的参数。在函数定义时,可以使用星号(*)来表示可变参数。可变参数会被封装成一个元组(tuple)传递给函数。 4. 关键字参数:关键字参数允许函数接受任意数量的关键字参数。在函数定义时,可以使用两个星号(**)来表示关键字参数。关键字参数会被封装成一个字典(dict)传递给函数。 下面是一个示例函数,演示了这四种类型的函数参数: ```python def example_func(pos_arg, default_arg="default", *args, **kwargs): print("Positional argument:", pos_arg) print("Default argument:", default_arg) print("Variable arguments:") for arg in args: print(arg) print("Keyword arguments:") for key, value in kwargs.items(): print(key, ":", value) # 调用示例函数 example_func("positional", "custom_default", "arg1", "arg2", key1="value1", key2="value2") ``` 输出结果为: ``` Positional argument: positional Default argument: custom_default Variable arguments: arg1 arg2 Keyword arguments: key1 : value1 key2 : value2 ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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