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  • 外变量举例
    千次阅读
    2022-03-03 11:09:04

    一.全局变量

    在所有函数外部定义的变量(通常在函数头部),称为全局变量。其可以被任何函数访问,通俗的说全局变量一旦声明,那么在整个程序中是可以调用的。并且全局变量的值在程序的整个生命周期都是有效的。

    #include<iostream>

    using namespace std;

    int num; // 全局变量 num

    int main()

    {

            //对变量初始化

            int a = 10;

            int b = 8;

            int num = a + b;

            cout<<" num = "<< num << endl;

            system("pause"); // 按任意键返回

            return 0;

    }

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    千次阅读 2020-08-11 22:33:29
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    局部变量:定义在函数内部的变量(函数的形参也是局部变量),只能在定义它的函数内部使用
    全局变量:定义在函数外面的变量,所有函数都可以使用
    静态变量:有全局变量、前面加了“static”关键字的局部变量

    区别:

    • 静态变量的存放地址,在整个程序运行期间,都是固定不变的。
    • 非静态变量(一定是局部变量)地址每次函数调用时都可能不同,只在函数的一次执行期间不变

    如果没明确初始化,则静态变量会被自动初始化成全0(每个bit都是0),局部非静态变量的值则随机

    代码举例

    下面是两段代码,除了第2段多了“static”关键字,其他内容一模一样,但输出结果却不同。

    非静态变量

    void Func(){
        int n = 4;          //初始化语句 将非静态局部变量n初始化为4,且每次执行Func函数都会运行这一行
        cout << n << endl;  //输出4
        ++n;
    }
    
    int main(){
        Func(); Func(); Func();   //在主函数中调用Func函数三次
    }
    

    这段代码将输出:
    4
    4
    4
    因为每次调用Fun函数,都执行了初始化语句,使得 n = 4, 不论 ++n执行多少次,下次调用函数时,还是会先初始化n。

    调用次数过程输出调用结束时n的值
    第1次初始化 n = 4,输出n,++n45
    第2次初始化 n = 4,输出n,++n45
    第3次初始化 n = 4,输出n,++n45

    静态变量

    void Func(){
        static int n = 4;    //初始化语句,有static关键字 将静态局部变量n初始化为4,只在函数第一次被执行的时候执行,静态变量地址固定
        cout << n << endl;   //输出当前n的值,不一定是4
        ++n;
    }
    
    int main(){
        Func(); Func(); Func();   //在主函数中调用Func函数三次
    }
    

    这段代码将输出:
    4
    5
    6
    因为只有第1次调用Func函数时,才执行初始化语句,使得 n = 4,下次执行的时候,不会再执行初始化语句了。所以,第2次、第3次调用Fun函数时,n没有初始化,n的值是上一次调用函数后n的值。

    调用次数过程输出调用结束时n的值
    第1次初始化 n = 4,输出n,++n45
    第2次n = 5,输出n,++n56
    第3次n = 6,输出n,++n67

    从上面两段代码,可看出静态变量和非静态变量的区别。


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    如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来,而是取数轴上某一区间内的任意点,那么称之为连续型随机变量。例如,一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。

    >>>>

    连续型随机变量X无法像离散型随机变量一样,给出其取每一个点时的概率,那么换一种思路,来研究随机变量落入一个区间   的概率   ,当区间   接近无穷小时,这时我们使用概率密度来表示概率值。什么是概率密度?

    假设有一组零件,由于各种因素的影响,其长度是各不相同的。具体数值如下。

    [171.671,172.04,171.67,172.40,172.70,172.164,171.71,172.68,172.13,171.97,172.266,171.81,172.15,172.45,172.20,172.600,172.24,171.39,172.17,171.2]
    

    按前面离散型随机变量的思路,要将数据分组,对应每个组计算出其相应的概率值,并绘制概率分布直方图,如下图所示。

    连续型随机变量分组后的概率分布直方图

    图中的横坐标是随机变量值,纵坐标是随机变量落入该值范围内的概率。直方图的边缘看起来有点粗糙,但当我们把样本数据和分组数同时增加时,轮廓就会越来越细致,接近于如图所示的曲线,这条曲线对应的函数就称为概率密度函数。由此思路,得到概率密度的数学描述如下。

    考虑连续随机变量   落入区间区间   的概率,由概率分布函数    的定义可知   ,令   ,则设

       

    如果该极限存在,则称   为在   点处的概率密度。

    概率密度   反映出概率在   点处的密集程度,可以设想一根的质量不均匀的金属杆,总质量为1,概率密度相当于杆上各点处的质量密度。

    根据导数的定义可知:

       

    从上式中可得结论:若   在处连续,则概率密度函数   是分布函数   的导函数。

    设   为连续型随机变量,   在任意区间(a,b]上的概率可以表示为:

       

    其中   就叫作X的概率密度函数。

    下图形象描绘出概率密度函数   和概率   之间的关系。概率   被看成曲线下的面积,用数学公式描述就是一个积分形式。

       

    概率密度函数和概率P

    连续型随机变量X的分布函数,也可写成:

       

    概率密度函数和分布函数具有以下性质。

    (1)非负函数:   。

    (2)规范性:   。

    (3)对于任何常数a<b,有:

       

    假设某零件误差量在区间(-4,4)均匀分布,计算误差量为1~3的概率。

    解:设随机抽取一个零件的误差量为X,随机变量X在区间(-4,4)上均匀分布,X落在该区间任意点的概率相同,即概率密度为一常量。

    设   ,   ,即   

    可得:概率密度函数   其他  

       在区间[1,3]之间的概率   。

    下图中显示均匀分布对应的概率密度函数和分布函数。

    均匀分布对应的概率密度函数和分布函数

    在Python中输出正态分布概率密度函数和对应的概率分布函数。

    解:如果一个随机变量X具有概率密度函数

       

    则称随机变量X为正态分布随机变量,并记为   。

    下面代码模拟实现了一个均值   为0和方差σ2为1的正态分布。

    【代码如下】

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy.stats as stats
    def test_norm_pmf():
    # 正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值
    # 正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2 
    mu = 0 # mean
    sigma = 1#standard deviation
    x = np.arange(-5,5,0.1)     #生成随机数x
    #得到对应的概率值y
    y = (1/(np.sqrt(2*np.pi*sigma*sigma)))*np.exp(-(((x-mu)**2)/(2*sigma*sigma)))
    fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 5))
    ax0.plot(x, y)
    ax1.plot(x,stats.norm.cdf(x,0,1))
    ax0.set_title('Normal: $\mu$=%.1f, $\sigma^2$=%.1f' % (mu,sigma))
    ax0.set_xlabel('x')
    ax0.set_ylabel('Probability density', fontsize=15)
    ax1.set_title('Normal: $\mu$=%.1f, $\sigma^2$=%.1f' % (mu, sigma))
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('Cumulative density', fontsize=15)
    fig.subplots_adjust(wspace=0.4)
    plt.show()
    test_norm_pmf()
    

    【运行结果】

    如下图所示。

    正态分布对应的概率密度函数和分布函数

    自然界中许多随机指标都服从一种“中间高,两头低”的概率特性。例如,一门课程的考试成绩,人的身高、体重等。

    正态分布这种“钟形曲线”很好地反映了现实世界中的中间高、两头低的随机现象。

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  • python变量的作用域:局部变量和全局变量

    万次阅读 多人点赞 2018-08-10 18:14:10
    变量定义以后,是有一定的使用范围,称之为变量的作用域。比如Java中,变量的使用范围是变量声明时所在的{}范围,而python的作用域对应的为同一个缩进。按着变量的使用范围给变量划分成如下两种: 1.全局变量:...

           变量定义以后,是有一定的使用范围,称之为变量的作用域。比如Java中,变量的使用范围是变量声明时所在的{}范围,而python的作用域对应的为同一个缩进。按着变量的使用范围给变量划分成如下两种:

               1.全局变量:就是在函数外部定义的变量

               2.局部变量:就是在函数内部定义的变量

    1.全局函数和局部函数的作用域

      局部变量作用域:只能在被声明的函数内部访问,函数外部使用不了。

                                这也是不同函数里可以定义名称一样变量的原因

      全局变量作用域:可以在整个程序范围内访问,任意函数都可以访问

    #1.局部变量,外部访问不了
    def f1 (v1,v2): #参数也属于局部变量
        sum = v1+v2
        a = 5  #局部变量,函数外部访问不了
        return sum
    --------------------------------
    print(a) #报错,NameError: name 'a' is not defined
    =====================================================================
    
    #2.全部变量,函数里外都可以访问
    a =3
    def f3(v2):
      # a = a+1  注意:报错,因为局部作用域内只能引用全局域变量的值,而不能修改全局作用域的值。
      # b = a+1  则不会报错,引用全局变量的值,运算后给赋给局部变量b.
        return a+1   #外部的全局变量函数内部使用
    print(f3(1))
    =============结果如下======================
    4
    ===================================-===================================
    #3.如果全局变量的名字和局部变量的名字相同,那么使用的是局部变量的
    sum =5
    def f2(v2):
        sum =0
        while v2 < 10:
            sum += v2   #这里sum使用的是局部变量的初始值0,而不是全局sum=5
            v2 += 1
        return sum
    print(sum)
    print(f2(0))
    ===========结果如下=========================
    5     
    45
    ===========================================

    注意:1. PYTHON的作用域由def、class、lambda等语句产生,if、try、for等语句并不会产生新的作用域,换句话说就是if,try,for等语句里面定义的变量并不会随着该语句执行结束而回收,而是可以到处引用的,if,try,for等语句内变量作用域实际范围受其所在 的def,class,lambda范围约束

              2.当 Python 遇到一个变量的话他会按照这样的顺序进行搜索LEGB法则:本地作用域(Local)→当前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals)→全局/模块作用域(Global)→内置作用域(Built-in).具体什么是LEGB法则要等后面学完闭包后再讲,这里大致了解一下即可。

    2.作用域的划分LEGB

    1. L(local)局部作用域

          局部变量:包含在def关键字定义的语句块中,即在函数中定义的变量。每当函数被调用时都会创建一个新的局部作用域。Python中也有递归,即自己调用自己,每次调用都会创建一个新的局部命名空间。在函数内部的变量声明,除非特别的声明为全局变量,否则均默认为局部变量。有些情况需要在函数内部定义全局变量,这时可以使用global关键字来声明变量的作用域为全局。局部变量域就像一个 栈,仅仅是暂时的存在,依赖创建该局部作用域的函数是否处于活动的状态。所以,一般建议尽量少定义全局变量,因为全局变量在模块文件运行的过程中会一直存在,占用内存空间。
    注意:如果需要在函数内部对全局变量赋值,需要在函数内部通过global语句声明该变量为全局变量。

    2.E(enclosing)嵌套作用域

          E也包含在def关键字中,E和L是相对的,E相对于更上层的函数而言也是L。与L的区别在于,对一个函数而言,L是定义在此函数内部的局部作用域,而E是定义在此函数的上一层父级函数的局部作用域。主要是为了实现Python的闭包,而增加的实现。

    3.G(global)全局作用域

           即在模块层次中定义的变量,每一个模块都是一个全局作用域。也就是说,在模块文件顶层声明的变量具有全局作用域,从外部开来,模块的全局变量就是一个模块对象的属性。
    注意:全局作用域的作用范围仅限于单个模块文件内

    4.B(built-in)内置作用域

        系统内固定模块里定义的变量,即系统自带的的变量函数之类的。如预定义在builtin 模块内的变量。

    globa  lVar = 100           #G
    
    def test_scope():
        enclosingVar = 200    #E
        def func():
            localVar = 300    #L
    print (__name__)            #B

    2.局部变量声明为全局变量global

    val =10
    def f1(v1):
        val =5
        return val
    print(val )  #结果是10,因为局部变量val作用域只是函数内
    print(f1(1))  #5
    
    #使用global将局部变量声明为全局变量
    val =10
    def f1(v1):
        global val
        val = 30
        return val
    print(val )  #结果是10.虽然声明了global,但是函数要调用才会执行,才会更新val的值
    
    ============================================================================
    val =10
    def f1(v1):
        global val
        val = 30
        return val
    f1(2)
    print(val )  #结果是30.调用函数f1后,将val的值给刷新了。
    

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