scipy的optimize工具箱中有拟合函数可以使用
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或者用sm的OSL进行拟合
具体搜一下教程
Python 函数定义以及参数传递
1.函数定义
#形如def func(args...):
doSomething123
以关键字def 开头,后面是函数名和参数下面是函数处理过程。
举例:
def add( a, b ):
return a+b12
参数可以设定默认值,如:
def add( a, b=10 ): #注意:默认值参数只会运算一次
return a+b12
默认值参数只会运算一次是什么意思?
def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表,每次不带默认值都会指向这块内存
b.append(a) return b
print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ,默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ,默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''
结果:
[1]
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
'''12345678910111213141516
这下明白为什么默认参数只计算一次了吧,函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间,就是第一次计算的空间。
2.参数传递
def func(a, b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12
在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的
func(10,20) #不使用参数名,需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果:a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567
如果函数定义形式如下方式:
def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组
print(args,type(args))
func(10,20)#结果:#(10, 20) class 'tuple'1234567
举一个和上述过程相反的例子:
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )
a = (10, 20)
func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果:a=10, b=20123456
总结:*号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成元组,如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。
另一种定义:
def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict
print(kw, type(kw) )
func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值,使用key=value这种形式#结果:{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345
相反的例子:
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )
d = {'a':10, 'b':20 }
func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345
def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数
print(args,kw )12
总结:**号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成字典,如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。
lambda表达式
lambda表达式就是一种简单的函数
形如 f = lambda 参数1,参数2: 返回的计算值
例如:
add = lambda x,y: x+y
print(add(1,2))'''
结果:3
'''12345
python中log_inner是log表示以e为底数的对数函数符号。
在数学运算中,如果没有计算器,对于很大的数字相乘,我们花费大量的时间计算,而且一旦出错,就要重新计算,很是麻烦。其实对于数字相乘,不依靠靠计算器,想要准确简单的运算的方法不是没有,那就是对数和指数,他们解决了大数或非常的小的数相乘的繁琐计算。而在python中,也有计算对数的方法,那就是对数函数log函数。本文将向大家介绍log函数的表述语句、参数和返回值,并以实例演示用log函数计算对数的过程。log()函数:返回 x 的自然对数。即返回以 2 为基数的 x 的对数。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python解释器易于扩展,可以使用C语言或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库,提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。