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如果是同一包里面,直接就可以使用,如果不是同一个包,那么需要先import后,通过“包名.类名”才能使用。 下面是同一个包里面的案例: def a(): print(1) def b(): a() print (2) b()
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#a()不是return了它么
def c():
dic=a()
#现在打印dic吧
#........
#
#.......
(1)解释一下函数
def fun(lst):
lst[0] = 0;
lst = [4,5,6]
return 0
这里从头到尾,lst都是同一个局部变量,也就是函数的参数,为便于描述,我们把它称为“张三变量”。
lst =[1,2,3] # 变量lst指向列表[1,2,3],为便于描述,把这个lst变量称为“李四变量”,
# 而列表[1,2,3]称为“王五列表”,“李四变量”指向“王五列表”
fun(lst)
调用fun时,把“李四变量”的值赋给了“张三变量”,从而“张三变量”也指向了“王五列表”。
在函数里:
执行 lst[0] = 0 把“王五列表”的0号元素改为值0,
执行 lst = [4,5,6] 修改了“张三变量”的值,把“张三变量”改为指向列表[4,5,6],
执行 return 0 返回。
所以“王五列表”列表最后的值就是[0,2,3],“李四变量”仍然指向“王五列表”。
(2)如果想让输出结果为[4,5,6],请把语句 lst = [4,5,6] 改为
lst[:] = [4,5,6] # 此时是修改“张三变量”指向的“王五列表”
# 自然“李四变量”指向的“王五列表”值已经变为[4,5,6]。
cov
这个函数是实现这个功能的
另外,对于任意两个维度之间的相关关系可以用pearsonr来计算
哦,忘了说了,cov是numpy里面的,pearsonr是scipy.stats里面的