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我课程中的部分代码（除没写）：
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def f_add(a,b):
return a+b
def f_mul(a,b):
return a*b
def f_sub(a,b):
return a-b
def g1(f,a,b):
return f(a,b)
a,b,c,d = 1,2,3,4
print g1(f_sub, g1(f_mul, g1(f_add,a,b), c), d), g1(f_mul, g1(f_add,a,b), g1(f_sub,c, d))
对python感兴趣可以到这里了解一下：
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
##最小二乘法
import numpy as np ##科学计算库
import scipy as sp ##在numpy基础上实现的部分算法库
import matplotlib.pyplot as plt ##绘图库
from scipy.optimize import leastsq ##引入最小二乘法算法
'''
设置样本数据，真实数据需要在这里处理
'''
##样本数据(Xi,Yi)，需要转换成数组(列表)形式
Xi=np.array([6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2])
Yi=np.array([5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3])
'''
设定拟合函数和偏差函数
函数的形状确定过程：
1.先画样本图像
2.根据样本图像大致形状确定函数形式(直线、抛物线、正弦余弦等)
'''
##需要拟合的函数func :指定函数的形状
def func(p,x):
k,b=p
return k*x+b
##偏差函数：x,y都是列表:这里的x,y更上面的Xi,Yi中是一一对应的
def error(p,x,y):
return func(p,x)-y
'''
主要部分：附带部分说明
1.leastsq函数的返回值tuple，第一个元素是求解结果，第二个是求解的代价值(个人理解)
2.官网的原话（第二个值）：Value of the cost function at the solution
3.实例：Para=(array([ 0.61349535, 1.79409255]), 3)
4.返回值元组中第一个值的数量跟需要求解的参数的数量一致
'''
#k,b的初始值，可以任意设定,经过几次试验，发现p0的值会影响cost的值：Para[1]
p0=[1,20]
#把error函数中除了p0以外的参数打包到args中(使用要求)
Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))
#读取结果
k,b=Para[0]
print("k=",k,"b=",b)
print("cost："+str(Para[1]))
print("求解的拟合直线为:")
print("y="+str(round(k,2))+"x+"+str(round(b,2)))
'''
绘图，看拟合效果.
matplotlib默认不支持中文，label设置中文的话需要另行设置
如果报错，改成英文就可以
'''
#画样本点
plt.figure(figsize=(8,6)) ##指定图像比例： 8：6
plt.scatter(Xi,Yi,color="green",label="样本数据",linewidth=2)
#画拟合直线
x=np.linspace(0,12,100) ##在0-15直接画100个连续点
y=k*x+b ##函数式
plt.plot(x,y,color="red",label="拟合直线",linewidth=2)
plt.legend(loc='lower right') #绘制图例
plt.show()
可以把类当做参数传入到函数里，在函数里进行实例化。
把类A当做参数传入get_instance_from_class。在get_instance_from_class中对A进行实例化，获得其实例，并返回。
class A:
def __init__(self):
print "I am a A instance."
def print_myself(self):
print "print myself."
def main():
def get_instance_from_class(a):
return a()
a = get_instance_from_class(A)
a.print_myself()
if __name__=="__main__":
main()
