python期望效用函數 已知效用函數求期望效用
Python語言:想寫一個函數實現如果實際值與期望值不等,則輸出實際值與期望值.
先說一下, 期望的英文是expect, 不是respect
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然后上代碼:
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的函數和參數
parameter 是函數定義的參數形式
argument 是函數調用時傳入的參數實體。
對于函數調用的傳參模式，一般有兩種：
此外，
也是關鍵字傳參
python的函數參數定義一般來說有五種: 位置和關鍵字參數混合 ， 僅位置參數 ， 僅關鍵字參數 ， 可變位置參數 ， 可變關鍵字參數 。其中僅位置參數的方式僅僅是一個概念，python語法中暫時沒有這樣的設計。
通常我們見到的函數是位置和關鍵字混合的方式。
既可以用關鍵字又可以用位置調用
或
這種方式的定義只能使用關鍵字傳參的模式
f(*some_list) 與 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等價的
網絡模塊request的request方法的設計
多數的可選參數被設計成可變關鍵字參數
有多種方法能夠為函數定義輸出：
非?；逎?/p>
如果使用可變對象作為函數的默認參數，會導致默認參數在所有的函數調用中被共享。
例子1：
addItem方法的data設計了一個默認參數，使用不當會造成默認參數被共享。
python里面，函數的默認參數被存在__default__屬性中，這是一個元組類型
例子2：
在例子1中，默認參數是一個列表，它是mutable的數據類型，當它寫進 __defauts__屬性中時，函數addItem的操作并不會改變它的id，相當于 __defauts__只是保存了data的引用，對于它的內存數據并不關心，每次調用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的數據，它是一個共享數據。
如果默認參數是一個imutable類型，情況將會不一樣,你無法改變默認參數第一次存入的值。
例子1中，連續(xù)調用addItem('world') 的結果會是
而不是期望的
用python求離散變量的期望值!
離散型很簡單，一個一個列出來就可以了
連續(xù)型的話，也不難，看具體的吧
比如兩個連續(xù)型X、Y
現在條件可以任意給，比如知道X、Y的密度函數，那直接用xy乘以聯合密度函數的定積分就可以了。
Python 幾個重要的內置函數
在學習Python的過程中，有幾個比較重要的內置函數：help()函數、dir()函數、input()與raw_input()函數、print()函數、type()函數。
第一、help()函數
Help()函數的參數分為兩種：如果傳一個字符串做參數的話，它會自動搜索以這個字符串命名的模塊、方法等;如果傳入的是一個對象，就會顯示這個對象的類型的幫助。比如輸入help(‘print’)，它就會尋找以‘print’為名的模塊、類等，找不到就會看到提示信息;而print在Python里是一個保留字，和pass、return同等，而非對象，所以help(print)也會報錯。
第二、dir()函數
dir()函數返回任意對象的屬性和方法列表，包含模塊對象、函數對象、字符串對象、列表對象、字典對象等。盡管查找和導入模塊相對容易，但是記住每個模塊包含什么卻不是這么簡單，您并不希望總是必須查看源代碼來找出答案。Python提供了一種方法，可以使用內置的dir()函數來檢查模塊的內容，當你為dir()提供一個模塊名的時候，它返回模塊定義的屬性列表。dir()函數適用于所有對象的類型，包含字符串、整數、列表、元組、字典、函數、定制類、類實例和類方法。
第三、input與raw_input函數
都是用于讀取用戶輸入的，不同的是input()函數期望用戶輸入的是一個有效的表達式，而raw_input()函數是將用戶的輸入包裝成一個字符串。
第四、Print()函數
Print在Python3版本之間是作為Python語句使用的，在Python3里print是作為函數使用的。
第五、type()函數
Type()函數返回任意對象的數據類型。在types模塊中列出了可能的數據類型，這對于處理多種數據類型的函數非常有用，它通過返回類型對象來做到這一點，可以將這個類型對象與types模塊中定義類型相比較。
python sigmoid函數屬于哪個庫
scipy中有對sigmoid的定義，名為expit()，可以通過：
import scipy.special
sigmoid_function=lamda x:scipy.special.expit(x)
或自己定義：
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x))
文章標題：python期望效用函數 已知效用函數求期望效用
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