ag百家乐怎么杀猪
函数参数过多会使代码难以孤寒且容易出错。在本文中，咱们将洽商何如使用数据类（dataclasses）来简化函数参数。
什么是数据类？
数据类是一种简单的花式来创建主要合手罕有据的类。它们提供了一种简陋的语法来创建类，使其十分符合将联所有据组合成简单的数据结构。
问题：多个函数参数
咱们最初创建两个不同的数据集。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成样本时辰序列数据np.random.seed(42)# 数据集1：相似股票的价钱波动n_points = 100trend1 = np.linspace(100, 150, n_points)noise1 = np.cumsum(np.random.normal(0, 1, n_points))stock_prices = trend1 + noise1# 数据集2：带噪声的季节性模式t = np.linspace(0, 4 * np.pi, n_points)seasonal_data = 10 * np.sin(t) + np.random.normal(0, 1, n_points)
当今，咱们界说一个使用多个参数的plot_time_series函数。
def plot_time_series( data, x_label: str, y_label: str, title: str, line_color: str = "blue", line_width: float = 1.5, marker: str = "o", marker_size: int = 6, grid: bool = True,): plt.style.use("dark_background") plt.plot( data, color=line_color, linewidth=line_width, marker=marker, markersize=marker_size, ) plt.xlabel(x_label) plt.ylabel(y_label) plt.title(title) if grid: plt.grid(True) plt.show
在不同数据集上重用此函数时，需要为两个数据集传递交流的线心计、线宽、象征、象征大小和网格参数，这很容易出错且难以孤寒。
plot_time_series( data=stock_prices, x_label="往改日", y_label="股价（$）", title="模拟股价波动", line_color="#72BEFA", line_width=1.5, marker=".", marker_size=8, grid=True,)
plot_time_series( data=seasonal_data, x_label="时辰", y_label="振幅", title="带噪声的季节性模式", line_color="#72BEFA", line_width=1.5, marker=".", marker_size=8, grid=True,)
处分有想象：数据类
使用数据类，咱们不错将神色参数组合成一个PlotStyle数据类。
from dataclasses import dataclass@dataclassclass PlotStyle: line_color: str = "#72BEFA" line_width: float = 1.5 marker: str = "." marker_size: int = 8 grid: bool = True
然后修改plot_time_series函数以接收一个PlotStyle对象。
def plot_time_series( data, x_label: str, y_label: str, title: str, style: PlotStyle = PlotStyle): plt.plot( data, color=style.line_color, linewidth=style.line_width, marker=style.marker, markersize=style.marker_size, ) plt.xlabel(x_label) plt.ylabel(y_label) plt.title(title) if style.grid: plt.grid(True) plt.show
当今，ag百家乐网址入口咱们不错创建一个自界说神色，并在多个图表中重用它。
custom_style = PlotStyle(line_color="#E583B6", marker=".", marker_size=8)plot_time_series(stock_prices, "时辰", "值1", "图表1", custom_style)
plot_time_series(seasonal_data, "时辰", "值2", "图表2", custom_style)
通过使用数据类，咱们不错幸免向函数传递多个参数，从而使代码更具可人惜性。
原谅我每天共享最新的python实用技能ag百家乐怎么杀猪，我共享的每个技能齐会整理到我的期间专栏如下，感兴致的一又友不错插足专栏了解更多。