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1.类的构造函数，用于初始化类成员等，只能用 init ，不能换其他名字
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2. init 方法的意义： init 方法在类的一个对象被建立时，马上运行。
def init (self, name):
xxxxxxxxxx
3.类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称，但是在调用这个方法的时候你不为这个参数赋值，Python会提供这个值。这个特别的变量指对象本身，按照惯例它的名称是self。
4. init 不是构造函数，Python对象在调用 init 的时候已被构造出来，称为“初始化”比较合适。
5.如果子类的方法覆盖了父类，想调用父类的方法怎么办？
Python没有super，很简单，直接“父类名.方法”即可。
这里来给大家演示一下，函数的定义或构造，并调用函数来实现封装后的效果。
首先我们来看看想实现下面的这个效果，如果不使用函数应该怎么实现。
以上两种返回结果都是1-9这几个数字。
以上两种方法，第一种代码重复率太高，代码美观效果太差，虽然能实现效果，但是因为数量比较少，还能手工打出来这几行代码，如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的，但是for循环只能实现类似的数字和变量循环，无法进行复杂的功能开发。鉴于此，函数这个概念就被python引入了，下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的，还是两种方法。
这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了，这种类型的语法，不仅可以反复使用，而且封装后的代码更美观。
对于一个样本序列 ，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中 是一个指示函数，如果 ，指示函数取值为1，否则取值为0，因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类，命名为ECDF：
我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出的结果。
输出结果为：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中， 时， ，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值，因此格利文科定理得以证明。