Python 为什么在函数参数中使用元组约定？

我想知道为什么许多函数——特别是在numpy中——使用元组作为函数参数

e、 g:

这有什么用呢？既然第一个参数总是表示数组的大小，那么为什么不简单地使用如下内容呢

a = numpy.ones(10, 5)

是否因为可能存在其他参数，例如dtype？即使如此,

a = numpy.ones(10, 5, dtype=numpy.int)

在我看来，这比使用复杂的元组约定要干净得多

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感谢您的回复，因为您希望能够：

a = numpy.ones(other_array.shape)

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和

其他数组。shape

是一个元组。有几个函数与此不一致，并且按照您所描述的那样工作，例如

numpy.random.rand（）

我认为这一方法的好处之一是可以实现各种方法之间的一致性。我对numpy不太熟悉，但在我看来，我想到的第一个用例是，如果numpy可以返回数组的大小，那么该大小作为一个变量可以直接传递给另一个numpy方法，而不必知道该大小项是如何构建的

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另一方面，数组的大小可能有两个分量，但它是作为一个值讨论的，而不是作为两个值讨论的

我猜：这是因为在像

np.ones

这样的函数中，

shape

可以作为关键字参数传递，只要它是一个值。试一试

np.ones(dtype=int, shape=(2, 3))

请注意，得到的值与从

np.ones（（2，3），dtype=int）

得到的值相同

[这在Python中更通用：

>>> def f(a, b):
...     return a + b
... 
>>> f(b="foo", a="bar")
'barfoo'

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]

为了让python区分

foo（1，2）

、

foo（1，dtype='int'）

和

foo（1，2，dtype='int'）

之间的区别，您必须使用直到python 3才正式引入的纯关键字参数。在Python2.x中，可以使用

**kargs

来实现只包含关键字的参数，但这是不自然的，看起来不像python。出于这个原因，我认为

array

不允许

array（1，2）

但是

restrape（1，2）

是可以的，因为

restrape

不接受任何关键字。

元组在这些数字将一起传递的情况下是有意义的——实际上，作为单个值——或者可以合理预期调用方希望以这种方式处理它们。请注意，NumPy并不完全一致：要么接受可变数量的参数，要么接受它们的元组。@larsmans-是的，但不管它值多少，我相当肯定这是一个相对较新的更改（~

1.3

，可能？）。我清楚地记得必须显式地执行

x.reformate（（nrows，ncols））

而不是

x.reformate（nrows，ncols）

。如果

np.ones

的参数数量可变，

np.ones（*other.shape）

就可以正常工作，所以这不是全部。@mklauber:对不起，我删除了我的评论，因为我得到了一个明显的印象，我混淆了这个问题，因为我不知道numpy函数是如何工作的。我最初说过，

os.path.join

的工作方式让我感到困扰，因为如果我已经有一个要加入的路径名列表，我必须说

os.path.join（*args）

。在我看来，使用列表或数组作为函数参数比使用可变数量的参数更合适，因为我要求函数处理一个相同类型的项列表。它也与

str.join

.np.ones（*other.shape）不适用于具有多个参数的函数。在中显式传递单个参数允许该函数将相同的参数传递给其他函数。这是最好的答案，一致性不能是它-其他函数确实使用可变数量的参数。

>>> def f(a, b):
...     return a + b
... 
>>> f(b="foo", a="bar")
'barfoo'