python期望效用函数 已知效用函数求期望效用
Python语言:想写一个函数实现如果实际值与期望值不等,则输出实际值与期望值.
先说一下, 期望的英文是expect, 不是respect
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然后上代码:
def compare(o, e, n):
if len(o)!=len(e) or len(o)!=len(n):
exit()
diff = []
for i in range(len(o)):
if(o[i]!=e[i]):
diff.append(i)
if diff:
print "%-15s%-15s" %("OutputValue", "ExpectedValue")
for i in diff:
print "%5s= %-10d%5s= %-10d" %(n[i], o[i], n[i], e[i])
Python的函数和参数
parameter 是函数定义的参数形式
argument 是函数调用时传入的参数实体。
对于函数调用的传参模式,一般有两种:
此外,
也是关键字传参
python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 , 仅位置参数 , 仅关键字参数 , 可变位置参数 , 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念,python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。
既可以用关键字又可以用位置调用
或
这种方式的定义只能使用关键字传参的模式
f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) (其中some_list = [arg1, arg2, ...])是等价的
网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数
有多种方法能够为函数定义输出:
非常晦涩
如果使用可变对象作为函数的默认参数,会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1:
addItem方法的data设计了一个默认参数,使用不当会造成默认参数被共享。
python里面,函数的默认参数被存在__default__属性中,这是一个元组类型
例子2:
在例子1中,默认参数是一个列表,它是mutable的数据类型,当它写进 __defauts__属性中时,函数addItem的操作并不会改变它的id,相当于 __defauts__只是保存了data的引用,对于它的内存数据并不关心,每次调用addItem,都可以修改 addItem.__defauts__中的数据,它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型,情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。
例子1中,连续调用addItem('world') 的结果会是
而不是期望的
用python求离散变量的期望值!
离散型很简单,一个一个列出来就可以了
连续型的话,也不难,看具体的吧
比如两个连续型X、Y
现在条件可以任意给,比如知道X、Y的密度函数,那直接用xy乘以联合密度函数的定积分就可以了。
Python 几个重要的内置函数
在学习Python的过程中,有几个比较重要的内置函数:help()函数、dir()函数、input()与raw_input()函数、print()函数、type()函数。
第一、help()函数
Help()函数的参数分为两种:如果传一个字符串做参数的话,它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象,就会显示这个对象的类型的帮助。比如输入help(‘print’),它就会寻找以‘print’为名的模块、类等,找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字,和pass、return同等,而非对象,所以help(print)也会报错。
第二、dir()函数
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表,包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易,但是记住每个模块包含什么却不是这么简单,您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。Python提供了一种方法,可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容,当你为dir()提供一个模块名的时候,它返回模块定义的属性列表。dir()函数适用于所有对象的类型,包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。
第三、input与raw_input函数
都是用于读取用户输入的,不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式,而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。
第四、Print()函数
Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的,在Python3里print是作为函数使用的。
第五、type()函数
Type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型,这对于处理多种数据类型的函数非常有用,它通过返回类型对象来做到这一点,可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较。
python sigmoid函数属于哪个库
scipy中有对sigmoid的定义,名为expit(),可以通过:
import scipy.special
sigmoid_function=lamda x:scipy.special.expit(x)
或自己定义:
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x))
新闻标题:python期望效用函数 已知效用函数求期望效用
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