JupyterNotebook运行Python代码实现传参方式

1. 介绍

Jupyter Notebook是一款非常流行的交互式开发环境，可以方便地运行Python代码、编写文档、展示图表等。在Jupyter Notebook中，我们可以通过不同的方式向Python代码传递参数。本文将介绍几种常见的传参方式，并以temperature=0.6为例进行演示。

2. 直接传参

最简单的方式是在代码中直接传入参数。在Jupyter Notebook中，我们可以使用键值对的形式将参数传递给Python代码。下面是一个示例：

# 导入所需的库

import numpy as np
# 定义一个函数，计算给定温度下的水的沸点
def boiling_point(temperature):
    boiling_point = (temperature - 0.6) * 100
    return boiling_point
# 调用函数并传入参数
boiling_point(temperature=0.6)

上述代码中，我们定义了一个名为boiling_point的函数，该函数接受一个参数temperature。传入的参数值为0.6，这是我们在调用函数时通过键值对的方式进行传参的。

3. 使用全局变量

除了直接传入参数，我们还可以使用全局变量来传递参数。全局变量是在代码运行之前定义的变量，在整个代码中都可以使用。下面是一个示例：

# 导入所需的库

import numpy as np
# 定义一个全局变量，表示温度
temperature = 0.6
# 定义一个函数，计算给定温度下的水的沸点
def boiling_point():
    boiling_point = (temperature - 0.6) * 100
    return boiling_point
# 调用函数
boiling_point()

在上述代码中，我们定义了一个全局变量temperature，并将其赋值为0.6。在函数boiling_point中，我们直接使用了该全局变量作为参数进行计算。

4. 通过函数参数传参

除了使用全局变量，我们还可以通过函数参数的方式进行传参。下面是一个示例：

# 导入所需的库

import numpy as np
# 定义一个函数，计算给定温度下的水的沸点
def boiling_point(temperature):
    boiling_point = (temperature - 0.6) * 100
    return boiling_point
# 调用函数并传入参数
boiling_point(temperature=0.6)

在上述代码中，我们定义了一个名为boiling_point的函数，并通过参数temperature接收传入的参数值。在调用函数时，我们通过键值对的方式传入参数值。

5. 总结

Jupyter Notebook是一个非常强大的工具，通过上述几种方式，我们可以方便地向Python代码传递参数。无论是直接传参、使用全局变量还是通过函数参数传参，都可以根据自己的需要选择合适的方式。在实际应用中，我们可以根据具体的任务需求和代码结构选择最合适的传参方式。

在本文中，我们以计算给定温度下的水的沸点为例，演示了三种常见的传参方式。代码中的temperature=0.6就是传递的参数，可以根据需要调整参数值。