这里为什么会报错呀？

基础Python语法，本人表示不知道错在哪里了，没感觉出来有什么问题呀？请赐教

可能是列表的append方法一次只能添加一个对象

append方法只有一个参数，而代码中给入了2个
append一次只能添加一个元素，而非像print一样可以放不定数量的参数

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7703527
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Python - 在定义函数时，为什么默认参数不能放在必选参数前面？
• 同时，你还可以查看手册：python- 预定义的清理操作 中的内容
• 除此之外, 这篇博客: 基于Python实践工业大数据相关分析有什么用，能给出什么样的结论？中的 2. 什么是相关性 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• “万物皆有联”，是大数据一个最重要的核心思维。

  所谓联，这里指的就是事物之间的相互影响、相互制约、相互印证的关系。而事物这种相互影响、相互关联的关系，就叫做相关关系，简称相关性。

  数学变量相关关系。[6]

  相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。

  按程度分类
  ⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。
  ⑵不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。
  ⑶不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。

  按方向分类
  ⑴正相关：两个变量的变化趋势相同，从散点图可以看出各点散布的位置是从左下角到右上角的区域，即一个变量的值由小变大时，另一个变量的值也由小变大。
  ⑵负相关：两个变量的变化趋势相反，从散点图可以看出各点散布的位置是从左上角到右下角的区域，即一个变量的值由小变大时，另一个变量的值由大变小。

  按形式分类
  ⑴线性相关（直线相关）：当相关关系的一个变量变动时，另一个变量也相应地发生均等的变动。
  ⑵非线性相关（曲线相关）：当相关关系的一个变量变动时，另一个变量也相应地发生不均等的变动。

  按变量数目分类
  ⑴单相关：只反映一个自变量和一个因变量的相关关系。
  ⑵复相关：反映两个及两个以上的自变量同一个因变量的相关关系。
  ⑶偏相关：当研究因变量与两个或多个自变量相关时，如果把其余的自变量看成不变（即当作常量），只研究因变量与其中一个自变量之间的相关关系，就称为偏相关。

  大数据让很多以前听起来匪夷所思的事情都可以实现，因为过去我们做事都讲确定性，现在我们讲可能性。

  在工业控制系统中，各个系统相关关系如何体现呢？本文重点探讨相关关系与因果关系，相关性与影响因素分析，以及实现算法方案。

• 您还可以看一下 jeevan老师的Python量化交易，大操手量化投资系列课程之内功修炼篇课程中的 编程语言之Python环境安装小节, 巩固相关知识点