所以我一直在尝试在运行时创建一个函数,它应该动态添加参数对。为了了解我在寻找什么,这是我到目前为止所做的:
def smart_func(terms):
params = []
for n in range(terms):
params.append((2*n*np.pi, 2*n*np.pi))
def func(t, freq, offset, *params):
result = 0
for (a,b) in zip(params):
result += np.sin(a*freq*t) + np.cos(b*freq*t)
return result
return func
我知道这行不通,但应该让我知道我正在尝试做什么。我看过这个question但仍无法提出解决方案。
为了给出更多的解释,我需要将这个新创建的函数传递给它
from scipy.optimize import curve_fit
f_vars, f_cov = curve_fit(smart_func(terms=3), time_in_hours, full_fit_flux, p0=p0)
这将使我能够轻松确定充分拟合我的数据所需的最少参数。
这是我成功使用过的硬编码函数。如果 smart_func 有一个 3 传递给它,它会返回这个函数。
def func(t, freq, offset, a0, b0, a1, b1, a2, b2):
return b0 + a0 \
+ a1*np.sin(2.*np.pi*freq*t) \
+ b1*np.cos(2.*np.pi*freq*t) \
+ a2*np.sin(4*np.pi*freq*t) \
+ b2*np.cos(4*np.pi*freq*t) \
+ offset
如果 smart_func 有一个 2 传递给它,这就是它的样子
def func(t, freq, offset, a0, b0, a1, b1):
return b0 + a0 \
+ a1*np.sin(2.*np.pi*freq*t) \
+ b1*np.cos(2.*np.pi*freq*t) \
+ offset
我想要的是根据指定的术语数量添加额外的 a 和 b 术语。
最佳答案
下面展示了如何动态创建所需的函数。请注意,我简化了动态函数的代码以最大程度地减少冗余计算。
from textwrap import dedent
def test(num_terms):
def smart_func(num_terms): # nested to mimic OP's usage
template = dedent('''
def func(t, freq, offset, a0, b0, {params}):
ang = 2.*np.pi*freq*t
sin_ang = np.sin(ang)
cos_ang = np.cos(ang)
return (a0 + b0
{terms}
+ offset)
''')
indent = ' ' * 12
params, terms = [], []
for i in range(1, num_terms):
params.append('a{i}, b{i}'.format(i=i))
terms.append((indent + '+ a{i}*sin_ang\n' +
indent + '+ b{i}*cos_ang').format(i=i))
src_code = template.format(params=', '.join(params), terms=' \n'.join(terms))
print('Dynamically created function of {} terms:'.format(num_terms))
print(src_code)
exec(src_code, globals(), locals()) # compile into function object
# exec src_code in globals(), locals() # older Python 2 syntax
return locals()['func'] # return compiled function
return smart_func(num_terms) # return result of calling nested function
print(test(3))
输出:
Dynamically created function of 3 terms:
def func(t, freq, offset, a0, b0, a1, b1, a2, b2):
ang = 2.*np.pi*freq*t
sin_ang = np.sin(ang)
cos_ang = np.cos(ang)
return (a0 + b0
+ a1*sin_ang
+ b1*cos_ang
+ a2*sin_ang
+ b2*cos_ang
+ offset)
<function func at 0x0232A228>
关于python - 如何通过更改参数对的数量动态创建函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45225506/