mean函数的定义代码

mean函数的定义代码可以是这样的：

double mean(double arr[], int size) {
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < size; i++) {
      sum += arr[i];
   }
   return sum / size;
}

这是一个计算数组平均值的函数，接收一个双精度浮点型数组和数组大小作为参数，返回平均值。

相关问题

梯度下降法损失函数定义代码

以下是使用梯度下降法训练神经网络时，定义损失函数的代码示例：

import numpy as np

def loss_function(y_true, y_pred):
    """
    计算损失函数
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 损失值
    """
    # 计算交叉熵损失
    loss = -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))
    return loss

在上述代码中，我们使用交叉熵损失函数来定义损失值。其中，y_true是真实值，y_pred是预测值，np.log是自然对数函数，*表示元素相乘，+表示元素相加。最后，用np.mean计算平均损失值。

如何在Python中导入本地定义的模块，并使用其中的mean函数和add_five函数？请结合assert语句进行测试。

在Python中导入本地模块并使用其中定义的函数，是提高代码复用性和模块化的重要步骤。为了帮助你更好地理解和实践这一过程，我建议参阅《Python导入本地模块：import使用详解》。这份文档详细介绍了导入模块的各种方法，包括针对本地模块的处理，以及如何使用assert语句进行简单的单元测试，确保函数按照预期工作。

参考资源链接：[Python导入本地模块：import使用详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9ecce7214c316e8e52?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要创建一个包含所需函数的模块文件，例如`useful_functions.py`。在这个文件中，你可以定义`mean`和`add_five`函数，如下所示：

def mean(num_list):
    return sum(num_list) / len(num_list)

def add_five(num_list):
    return [n + 5 for n in num_list]

接下来，你可以在另一个脚本文件中导入这个模块，并使用其中的函数。例如，在`demo.py`文件中，你可以这样导入并使用：

import useful_functions as uf

# 使用uf模块中的mean函数
scores = [88, 92, 79, 93, 85]
original_mean = uf.mean(scores)

# 使用uf模块中的add_five函数
curved_scores = uf.add_five(scores)
new_mean = uf.mean(curved_scores)

# 输出结果
print(

参考资源链接：[Python导入本地模块：import使用详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9ecce7214c316e8e52?spm=1055.2569.3001.10343)