def הגדרת פונקציה באמצעות

In [0]:
def namee_fun(par...):
  ......
  ....
  ...
  ...
  return out_put

דוגמה לפונקציה שמחזירה חיבור בין שני מספרים

In [0]:
def sum_2num(a,b):
  c = a + b
  return c

קריאה לפונקציה והזנת מספרים לתוכה

In [0]:
sum_2num(1,2)
Out[0]:
3

דוגמא להגדרת פונק לינארית

In [0]:
def linear_fun(a,x,b):
  return a * x + b
In [0]:
linear_fun(1,2,3)
Out[0]:
5

הגדרת פונקציה עם משתנה כווקטור (מערך)

In [0]:
import numpy as np
In [0]:
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
In [0]:
X
Out[0]:
array([1, 2, 3, 4, 5])
In [0]:
linear_fun(1,X,2)
Out[0]:
array([3, 4, 5, 6, 7])

exp דוגמא לפונקציה מערכית

In [0]:
def exp_fun(A,x,t):
  return A * np.exp(-X * t)
In [0]:
exp_fun(3,X,1)
Out[0]:
array([1.10363832, 0.40600585, 0.14936121, 0.05494692, 0.02021384])

במידה ורוצים להגדיר משתנים מראש כרירת מחדל

In [0]:
def exp_fun(A=4,x=X,t=1):
  return A * np.exp(-X * t)
In [0]:
exp_fun()
Out[0]:
array([1.47151776, 0.54134113, 0.19914827, 0.07326256, 0.02695179])

תמיד אפשר לדרוס את המשתנים שהגדרו כברירת מחדל ולהזין במקומם ערכים שונים

In [0]:
exp_fun(A=24,x=X,t=3)
Out[0]:
array([1.19488964e+00, 5.94900522e-02, 2.96183530e-03, 1.47461096e-04,
       7.34165569e-06])

lambda comprehension הגדרת פונקציה באמצעות ביטוי לאמדא

In [0]:
linear_fun_new = lambda a,x,b: a * x + b
In [0]:
linear_fun_new(1,2,3)
Out[0]:
5
In [0]: