Índice de contenido
clase A: def str(uno mismo): devuelve ‘A’ def imprimir_info(auto): imprimir(‘A’) clase B: def str(uno mismo): devuelve ‘B’ clase C: def str(uno mismo): devuelve ‘C’ def get_data(auto): devolver ‘CData’ clase D: def str(uno mismo): devuelve ‘D’ def imprimir_info(auto): imprimir(‘D’) clase E: def str(uno mismo): devuelve ‘E’ def imprimir_info(auto): imprimir(‘E’) clase F (C, D, E): def str(uno mismo): devuelve super().str() + ‘F’ def get_data(auto): devolver super().get_data() + ‘FData’ def imprimir_info(auto): imprimir(‘F’ + self.get_data()) clase G (C, D, E): def str(uno mismo): devuelve super().str() + ‘G’ def get_data(auto): devolver super().get_data() + ‘GData’ clase H(F, G): def str(uno mismo): devuelve super().str() + ‘H’ def imprimir_info(auto): imprimir(‘H’ + self.get_data()) 20.11 Herencia múltiple considerada dañina 229
popular post
El modelo AR de series temporales univariadas
Resumen: En esta entrada, descubrirá el modelo AR: El modelo autorregresivo.
Leer másEvaluación de modelos para pronosticar
Resumen: Al desarrollar modelos de aprendizaje automático, generalmente se comparan varios modelos durante la fase de construcción.
Leer másModelos para pronosticar
Resumen: El pronóstico, traducido groseramente como la tarea de predecir el futuro, ha estado presente en la sociedad humana durante siglos.
Leer más