转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n

Python中的参数 1. python函数参数有多重形式: * test(arg1,arg2,`*args`) * test(arg1,arg2,`*args`,`**kwargs`) 2. 其中比较糊弄人的是:*args和**kwargs *args 变长的占位参数列表 - <class 'tuple'> **kwargs 变长的键值对参数列表 - <class 'dict'> 3. 什么是占位参数: test(arg1,arg2) 参数括弧中列出的标识符就是占位参数 *arg

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

在python中函数参数中如果带有默认参数list遇到问题 先看一段代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def f(x,l=[]):     for i in range(x):         l.append(i*i)     print(l)   print('---1---') f(4) print('---2---') f(5) 执行结果: 1 2 3 4 ---1--- [0, 1, 4, 9] ---2--- [0, 1, 4, 9, 0, 1, 4, 9, 16] 预期的结

值传递和引用传递时C++中的概念,在python中函数参数的传递是变量指向的对象的物理内存地址!!! python不允许程序员选择采用传值还是传引用.Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式.这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典或者列表)的引用,就能修改对象的原始值——相当于通过“传引用”来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用,就不能直接修改原始对象——相当于通过“传值'来传递对象.

python中的有默认参数和可变参数之分 默认参数arg 可变参数args, kargs 默认参数arg就是调用指定参数 可变参数*arg调用时传入的的参数会被python自动包装为列表 可变参数kargs调用时传入的的参数会被python自动包装为字典,并且当你定义字典的时候是不可以直接传入的,那样python会报错,你得在字典前面加上""号,那样就能正常运行了

def foo(*args, **kwargs):print 'args = ', argsprint 'kwargs = ', kwargsprint '---------------------------------------'if __name__ == '__main__':foo(1,2,3,4)foo(a=1,b=2,c=3)foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3) 输出结果如下:args = (1,

1.函数与参数(实参) 在python中创建函数是def,创建函数名是def f(),f函数名字,def f(a,b),这里的a,b是两个参数,函数名是自定义的,参数也是自定义,随意就好.看图如下效果: 这里f(1,2)是实参,然后调用上面的函数. 下面讲解下*args和**kw的区别. 2.*args 这里的*后面的值是自定义的,只要不是数字就行,定义成*abc,*ccc都可以,len()是函数,它的意思是返回字符串长度.然后前面的a,b是普通参数,print a print b就是回显1,2

参数类型 Python函数的参数类型一共有五种,分别是: POSITIONAL_OR_KEYWORD(位置参数或关键字参数) VAR_POSITIONAL(可变参数) KEYWORD_ONLY(关键字参数) VAR_KEYWORD(可变关键字参数) POSITIONAL_ONLY(位置参数) 下面用举几个例子解释一下这5个参数类型的含义: POSITIONAL_OR_KEYWORD如其名所见,既可以用位置传参,也可以用关键字传参,并且他没有任何*的声明 >>> def foo(name)

Python中函数的参数问题有点复杂,主要是因为参数类型问题导致的情况比较多,下面来分析一下. 参数类型:缺省参数,关键字参数,不定长位置参数,不定长关键字参数. 其实总共可以分为 位置参数和关键字参数,因为位置参数被放在list里面,关键字参数放在dict里面,Python在解读的时候首先处理list,没有遇到关键字就append到list里面,遇到关键字了,就开始做dict直到结束,所以,位置参数必须放在关键字参数前面. 这里总结出三个模型: 1:不存在缺省函数时: def test(a,*

默认参数注意点 优点:灵活,当没有指定与形参对应的实参时就会使用默认参数 缺陷: 例子: >>> def h(m, l=[]):                    #默认参数时列表,可变对象 ... l.append(m) ... print id(l) ... return l ... >>> h(1) 140373466854392 [1] >>> h(2) 140373466854392                    #在多次调用的过

目录 1.参数解包:方法调用中的*表达式和**表达式 2.参数解包:方法定义中的*表达式和**表达式 3.在元组,列表,集合和字典中解包 4.Extended Unpacking:赋值表达式左边的*表达式 1.参数解包:方法调用中的*表达式和**表达式 如果语法*表达式出现在函数调用中,则该表达式必须是可迭代的. 这些可迭代集合的元素被视为附加的位置参数. 对于调用f(x1, x2, *y, x3, x4),如果y等于序列[y1,...,yM],则等效于调用f(x1, x2, y1, ...,

1. *args用法:python会将所有位置的参数收集到一个元组中 2. **args用法:python会将关键字参数传递给一个新的字典.**允许将关键字参数转换为字典 用法见如下代码: def f(*args,**kwargs):     print(args)     print(kwargs) f(1,2,4,nan='wbh',nv='cxx',) (1, 2, 4) {'nan': 'wbh', 'nv': 'cxx'}   就这样吧,今天也不想写,就这样糊弄糊弄吧!!

#_*_coding='utf-8' #可变参数 def person(name,age,*args): #定义了可变参数args print('传入的名字为:',name) print('传入的年龄为:',age) print('传入的可变参数为:',args) if __name__ == '__main__': person('张三',24) person('张三',24,'家庭地址是北京','爱好是唱歌') ''' 打印结果: 传入的名字为: 张三 传入的年龄为: 24 传入的可变参数为

1.位置参数.关键字参数.默认参数的使用 位置参数.关键字参数 def test(x,y,z): print(x) print(y) print(z) test(1,2,3) #位置参数,必须一一对应,缺一不行多一也不行 test(y=2,x=5,z=4) #关键字参数,无须一一对应,缺一不行多一也不行 *位置参数必须在关键字参数左边 # test(1,y=2,3)#报错 # test(1,3,y=2)#报错 # test(1,3,z=2,y=4)#报错 # test(z=2,1,3)#报错 #

普通参数,即在调用函数时必须按照准确的顺序来进行参数传递. 默认参数,即参数含有默认值,在调用函数时可以进行参数传递,若没有进行参数传递则使用默认值,要注意,默认参数必须在普通参数的右侧(否则解释器无法解析). 元组参数,即 *args,参数格式化存储在一个元组中,长度没有限制,必须位于普通参数和默认参数之后. 字典参数,即 **kwargs,参数格式化存储在一个字典中,必须位于参数列表的最后面. 普通参数 def fun(name): print('Hello', name) fun('Wor

特殊参数self的作用:self会接收实例化过程中传入的数据,当实例对象创建后,实例便会代替 self,在代码中运行. self代表的是类的实例本身,方便数据的流转.对此,我们需要记住两点: 第一点:只要在类中用def创建方法时,就必须把第一个参数位置留给 self,并在调用方法时忽略它(不用给self传参). 第二点:当在类的方法内部想调用类属性或其他方法时,就要采用self.属性名或self.方法名的格式.   1 class Chinese: # 创建类 2 3 name = '吴' #

装饰器本身是用来是为一个函数是实现新的功能,并且不改变原函数的代码以及调用方式. 遇到这样一种问题: 众多函数调用了你写的装饰器,但客户有需求说,我想实现我可以随之控制装饰器是否生效. 那你就不可能在得到命令的时候去原函数头部去做删除和添加装饰器调用的命令.这是就可以用到带参数的装饰器,定义一个开关,调用装饰器的时候,把这个装饰器的开关参数给传递进去,这样当开关打开的时候装饰器生效,关闭的时候则只执行原函数的代码. 举例:开关参数为True的时候执行过程: F = True #step 1 装饰

函数参数(一) 思考一个问题,如下: 现在需要定义一个函数,这个函数能够完成2个数的加法运算,并且把结果打印出来,该怎样设计?下面的代码可以吗?有什么缺陷吗? def add2num(): a = 11 b = 22 c = a+b print c 为了让一个函数更通用,即想让它计算哪两个数的和,就让它计算哪两个数的和,在定义函数的时候可以让函数接收数据,就解决了这个问题,这就是 函数的参数 <1> 定义带有参数的函数 示例如下: def add2num(a, b): c = a+b prin

转自旭东的博客原文 Python中函数的参数传递与可变长参数 Python中传递参数有以下几种类型: (1)像C++一样的默认缺省函数 (2)根据参数名传参数 (3)可变长度参数 示例如下: (1)默认参数 1 def foo(text,num=0): 2 print text,num 3 4 foo("asd") #asd 0 5 foo("def",100) #def 100 (2)参数名传递方式 1 def foo(ip,port): 2 print &quo

Python的函数除了正常使用的必选参数外,还可以使用默认参数.可变参数和关键字参数. 默认参数 基本使用 默认参数就是可以给特定的参数设置一个默认值,调用函数时,有默认值得参数可以不进行赋值,如: def power(x, n=2): s=1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s 这样调用power(5)时,相当于调用power(5, 2). 设置默认参数时的注意事项: 一是必选参数必须在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错: 二是如何