Question

是否可以调用另一个python脚本来访问脚本中的定义而不是其他内容？

在我要导入的脚本中，有一些我想要抑制的图，因为这个其他程序不需要。也就是说，我只想在不绘制数字的情况下访问Stumpff函数的定义。

我要导入的脚本是：

#!/usr/bin/env ipython
#  This program plots the Stumpff functions C(z) and S(z)

import numpy as np
import pylab
from matplotlib.ticker import MaxNLocator


def C(z):
    if z > 0:
        return (1 - np.cos(z ** 0.5)) / z
    elif z < 0:
        return (np.cosh(np.sqrt(-z)) - 1) / -z
    return 0.5


def S(z):
    if z > 0:
        return (np.sqrt(z) - np.sin(z ** 0.5)) / np.sqrt(z) ** 3
    elif z < 0:
        return (np.sinh(np.sqrt(-z)) - np.sqrt(-z)) / np.sqrt(-z) ** 3
    return 1.0 / 6.0


vC = np.vectorize(C)
vS = np.vectorize(S)

z = np.linspace(-50.0, 500.0, 100000.0)
y = vC(z)
y2 = vS(z)

fig = pylab.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(z, y, 'r')
ax.plot(z, y2, 'b')
pylab.legend(('$C(z)$', '$S(z)$'), loc = 0)
pylab.xlim((-50, 0))
pylab.ylim((0, 12))
pylab.xlabel('$z$')
pylab.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(prune = 'lower'))
pylab.savefig('stumpffneg50to0.eps', format = 'eps')


fig2 = pylab.figure()
ax2 = fig2.add_subplot(111)
ax2.plot(z, y, 'r')
ax2.plot(z, y2, 'b')
pylab.legend(('$C(z)$', '$S(z)$'), loc = 1)
pylab.xlim((0, 30))
pylab.ylim((0, 0.5))
pylab.xlabel('$z$')
pylab.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(prune = 'lower'))
pylab.savefig('stumpff0to30.eps', format = 'eps')


fig3 = pylab.figure()
ax3 = fig3.add_subplot(111)
ax3.plot(z, y, 'r')
ax3.plot(z, y2, 'b')
pylab.legend(('$C(z)$', '$S(z)$'), loc = 0)
pylab.xlim((0, 500))
pylab.ylim((0, 0.05))
pylab.xlabel('$z$')
pylab.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(prune = 'lower'))
pylab.savefig('stumpff0to500.eps', format = 'eps')
pylab.show()

从阅读python how do I call external python programs开始，我看到我已添加

import stumpff

之后，我的新脚本会理解C(z)和S(z)吗？

Answer 1

编写脚本的方式，无法导入脚本，也没有编写图表。

为了使import stumpff能够正常工作，并且您的脚本将理解C（z）和S（z），您需要制作绘图代码，使其仅在您运行时才会运行作为一个脚本。一种方法是将所有内容放在main（）函数中，然后使用

if __name__ == '__main__':
    main()

或者，只需将所有条件置于该条件下，如下所示：

#!/usr/bin/env ipython
#  This program plots the Stumpff functions C(z) and S(z)

import numpy as np
import pylab
from matplotlib.ticker import MaxNLocator


def C(z):
    if z > 0:
        return (1 - np.cos(z ** 0.5)) / z
    elif z < 0:
        return (np.cosh(np.sqrt(-z)) - 1) / -z
    return 0.5


def S(z):
    if z > 0:
        return (np.sqrt(z) - np.sin(z ** 0.5)) / np.sqrt(z) ** 3
    elif z < 0:
        return (np.sinh(np.sqrt(-z)) - np.sqrt(-z)) / np.sqrt(-z) ** 3
    return 1.0 / 6.0


if __name__ == '__main__':
    vC = np.vectorize(C)
    vS = np.vectorize(S)

    z = np.linspace(-50.0, 500.0, 100000.0)
    y = vC(z)
    y2 = vS(z)

    fig = pylab.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot(z, y, 'r')
    ax.plot(z, y2, 'b')
    pylab.legend(('$C(z)$', '$S(z)$'), loc = 0)
    pylab.xlim((-50, 0))
    pylab.ylim((0, 12))
    pylab.xlabel('$z$')
    pylab.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(prune = 'lower'))
    pylab.savefig('stumpffneg50to0.eps', format = 'eps')


    fig2 = pylab.figure()
    ax2 = fig2.add_subplot(111)
    ax2.plot(z, y, 'r')
    ax2.plot(z, y2, 'b')
    pylab.legend(('$C(z)$', '$S(z)$'), loc = 1)
    pylab.xlim((0, 30))
    pylab.ylim((0, 0.5))
    pylab.xlabel('$z$')
    pylab.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(prune = 'lower'))
    pylab.savefig('stumpff0to30.eps', format = 'eps')


    fig3 = pylab.figure()
    ax3 = fig3.add_subplot(111)
    ax3.plot(z, y, 'r')
    ax3.plot(z, y2, 'b')
    pylab.legend(('$C(z)$', '$S(z)$'), loc = 0)
    pylab.xlim((0, 500))
    pylab.ylim((0, 0.05))
    pylab.xlabel('$z$')
    pylab.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(prune = 'lower'))
    pylab.savefig('stumpff0to500.eps', format = 'eps')
    pylab.show()

然后，您可以使用import stumpff，并且可以使用stumpff.C(z)和stumpff.S(z)。如果您希望能够在不使用stumpff的情况下使用它们，请使用from stumpff import *或from stumpff import C, S

Python：调用另一个python脚本

1 个答案: