为什么完全相同的函数在ipython/jupyter中表现不同？

在IPython/Jupyter中，完全相同的函数表现不同的原因可能是由于以下几个方面的影响：

1. IPython/Jupyter的执行环境：IPython/Jupyter提供了交互式的执行环境，与传统的Python解释器有所不同。它提供了一种基于REPL（Read-Eval-Print Loop）的编程体验，使得代码的执行方式和结果的展示方式与传统的Python交互式解释器有所不同。
2. 执行的顺序和上下文：在IPython/Jupyter中，代码片段的执行顺序和上下文可能会影响函数的执行结果。IPython/Jupyter中的每个代码单元格都有自己的命名空间，变量的作用域和生命周期会受到影响。因此，如果函数依赖于特定的上下文或执行顺序，那么在不同的单元格中执行可能会导致不同的行为。
3. 函数定义的多次执行：在IPython/Jupyter中，函数的定义可能会被多次执行。这是因为IPython/Jupyter中的代码单元格可以多次执行，并且在运行时，可以随时编辑和重新执行之前的代码单元格。因此，如果函数在不同的代码单元格中被多次定义和执行，可能会导致不同的行为。
4. 代码片段的依赖和引入：在IPython/Jupyter中，代码片段的执行可能依赖于其他代码片段的执行结果或变量的引入。如果这些依赖关系没有被正确处理或者引入的变量发生了变化，函数的执行结果可能会不同。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 确保函数的定义只被执行一次：在IPython/Jupyter中，可以通过将函数的定义放在一个独立的代码单元格中，并确保该代码单元格只被执行一次，来避免多次定义和执行的问题。
2. 清除上下文和重新执行代码：如果函数的执行结果受到上下文或执行顺序的影响，可以尝试清除当前的上下文，并重新执行相关的代码片段，确保函数执行的环境一致。
3. 检查依赖和引入：如果函数的执行结果依赖于其他代码片段的执行结果或变量的引入，可以仔细检查这些依赖关系，并确保它们在函数执行时被正确处理。

总之，在IPython/Jupyter中，函数的执行结果可能受到多个因素的影响。要确保函数在不同环境下表现一致，需要考虑上述因素，并适当调整代码的结构和执行方式。