面向数据科学初学者的Python函数简介
Python是一种真正出色的编程语言。Python的灵活性使其成为数据科学领域中使用最广泛的编程语言。
但是对于初学者，尤其是没有编程背景的初学者来说，可能很难掌握。最复杂的概念之一-Python函数。
函数是执行特定任务的一组逻辑分组的语句。我们要求函数一次又一次地避免使用同一组代码，因为代码的长度会增加，因此可重用性也会下降。
本质上，Python函数的最大优点是代码可重用性。
Python样式指南特色图片
使用Python函数还有其他一些优点：
避免重复代码
提高程序可读性
将复杂的问题分解为简单的问题
减少出错的机会
通过使用函数，修改程序变得更加容易
因此，当我们学习机器学习和数据科学时，我们将知道所使用的算法不过是函数。在本文中，我们将学习Python函数的基础知识以及如何使用它们。
目录
Python函数的类型
功能参数
退货声明
争论
变量类型
递归函数
Lambda函数
Filter（）函数
Map（）函数
Reduce（）函数
Python函数的类型
Python中有两种类型的函数。
1.内置功能或预定义功能
这些是Python已经定义的函数。例如：id（），type（），print（）等。
2.用户定义的功能或自定义功能
这些是用户定义的功能，以简化操作并避免重复代码。
定义函数的语法为：
Def function_name（参数）：
“ Doc字符串”
身体
返回值
在这里，def关键字是必需的，而return是可选的。这是一个例子：
Def wish（）：
打印（“你好晚上好”）
现在我们可以将其称为：
希望（）
每当我们这样做时，都会打印“你好晚上好”。
Python函数参数
让我们用一个简单的例子来理解这一点。
编写一个函数，以学生的姓名为输入并按名称打印愿望信息。因此，这里有一件事很清楚–必须在（）内提供参数。
Def wish（name）：
打印（“您好”，名称，“晚上好”）
现在，如果函数具有参数或参数，则无法调用wish（），因为会得到类型错误。
在这里，我们需要提供值，因此我们可以像这样简单地调用它：
愿望（ABC）
Python返回语句
一个函数可以返回一些值。因此，根据我们提供的逻辑，我们将获得一些结果，而该结果就是回报。
def add（a，b）：
总和= a + b
返还金额
加（10
我们没有要求返回值的总和，但是Python不会给出错误，因为它不是强制采用返回值的。
但是，由于未调用return函数，因此不会获得任何值。在这里，我们可以像返回值并将其保存在变量中一样执行它，然后输出输出：
结果= add（10，20）
打印（结果）
或者我们可以这样做：
打印（add（10，20））
还有另外一种情况。假设我们做了一个功能：
def f1（）：
打印（“ Hello”）
x = f1（）
print（“返回值为“，x）
现在，问题是我们没有在代码中返回任何值，因此我们可以将值保留在x中，因为我们在返回某个值时会执行此操作。
请记住，Python默认返回值None。
还有一件事，我们讨论的return语句是可选的，但是如果我们要存储值并在函数之外再次使用它，则可以使用return函数。
从函数返回多个值
Python函数可以返回多个值。
Def sum_sub（a，b）：
总和= a + b
子= ab
返回总和
因此，要执行此代码，我们应将其键入为：
x，y = sum_sub（20，10）
打印（总和为x）
打印（减法是，y）
Python中的参数
Python中有几种类型的参数。让我们看看并理解什么是参数。
位置参数
让我们借助示例了解这一点：
Def sub（a，b）：
打印（ab）
子（200
在这里，a = 200，b =100。由于我们已经分配了这些位置，因此我们知道这一点。因此，在位置论证中，顺序很重要。当我们更改顺序时，结果也会更改。
同样，参数的数量也应该相同。
关键字参数
Def sub（a，b）：
打印（ab）
子（200
子（a = 200，b = 100）
在这里，我们通过变量给出值，因此定位无关紧要。但是，是的，论点的数量在这里也很重要。
默认参数
这些是在我们实际定义参数但未传递参数时应用的参数。
因此，让我们了解一下：
Def身份（名称）：
打印（“ Hello your name is”，姓名）
身份（）
正如我们定义了自变量，但未传递自变量，这将导致位置错误。如果我们需要避免这种情况，我们可以这样做：
Def身份（名称=“来宾”）：
打印（“ Hello your name is”，姓名）
身份（）
现在它将执行，并将Guest作为默认值。
可变长度参数
它可以接受任意数量的参数：
f1（* n）
*-> n个变长参数
它也可以有0个参数。我们可以使用可变长度参数，例如：
def f1（* n）：
打印（“可变长度参数”）
f1（）
f1（10）
f2（10
在内部，它们全部都保存为元组，因此我们可以访问它们。
总结一下，我们可以同时使用位置参数和关键字参数。但是首先，我们必须采用位置参数，然后才能采用关键字参数。
默认与非默认参数
如果我们不传递任何值，则仅考虑默认值。在默认参数之后，我们不应使用非默认参数，即默认参数应为最后一个参数。
变量类型
变量有两种类型：全局变量和局部变量。
全局变量始终在函数外部，并且可以由所有函数访问，而局部变量在特定函数中定义。
在Python中，我们可以使全局变量和局部变量具有相同的名称。
让我们在一个示例的帮助下进行查看，然后通过在另一个功能下使用一个功能来举例说明。
a = 10＃全局变量
def f1（）：
a = 20＃局部变量
打印（a）
f2（）：
打印（a）
因此，如果我们将输出设置为：
f1（）
f2（）
然后，我们只需要简单地了解第一种情况，即在f1函数中a = 20，因此输出将为20，而与全局变量无关。在f2中，输出将为10，因为在f2中未定义局部变量，因此它将采用全局变量的值。
但是现在，让我们假设我们希望f1函数值“ a”保持全局，因此我们需要显式放置一个全局关键字：
a = 10
def f1（）：
全球一
a = 20
打印（a）
f2（）：
打印（a）
现在，两者的输出均为20，因为当我们明确定义全局值时，其全局值已更改为20。
递归函数
顾名思义，就是函数本身。我们可以编写简洁的代码来帮助解决复杂的问题。这是一个例子：
Def阶乘（n）：
如果n == 0：
结果= 1
其他：
结果= n *阶乘（n-1）
返回结果
*最大递归深度为995倍，可以调用同一函数。
Lambda函数
这些是没有名称的功能，或者可以称为无名称功能或匿名功能。它们通常用于立即使用或一次性使用，不需要再次使用。
Lambda输入参数：表达式
因此，为了找出数字的平方：
Lambda n：n * n
这是一个简单的例子：
s = lambda a，b：a + b
打印（s（2
通过使用filter（）函数来缩短代码
过滤器（功能，顺序）
这里，一个参数是过滤器函数中的函数本身。
假设我们希望有一个从0到10的列表具有偶数。现在，我们的过滤器功能格式为：
过滤器（功能，顺序）
筛选器函数中使用的Function参数用于验证条件是否为true。如果为true，则将打印序列参数，如果为false，则不会打印该参数。
l = [0，1，2，3，4，5，5，6，7
Def iseven（n）：
如果n％2 == 0：
返回True：
其他：
返回假
l1 =过滤器（iseven，l）
但是我们需要更改一件事–默认情况下，filter的返回类型是filter对象，因此我们需要将其类型转换为列表。
l1 =列表（过滤器（iseven，l））
打印（l1）
Map（）函数理论
对于每个序列，应用一些函数并生成新值。例如，假设我们有l = [1
因此它将具有新的值1、4、9等。
Def squareit（n）：
返回n * n
l1 = list（map（squareit，l））
打印（l1）
我们也可以将其用于多个序列。
Reduce（）函数
此处，如果有10个输入值，则输出为10或小于10。
在reduce函数中，无论元素数量如何，元素序列都变为1。
l = [10，20，30，40，50]
减少（lambda x，y：x + y，l）
打印（减少）
它将添加列表的所有元素并给出一个输出。
* Reduce函数不是Python内置函数，因此需要从functools模块显式导入：
从functools进口减少
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