Question

我已经编写了一个函数derivative(w1, w2, pt)，该函数在点f(x) = w1 * x**3 + w2 * x - 1上评估了函数pt的导数。奇怪的是，我发现根据def f(x)位于derivative(w1, w2, pt)内部还是外部而得到不同的结果。为什么def f(x)的位置很重要/哪个正确？

示例1：

def derivative(w1, w2, pt):
    x = sy.Symbol('x')

    def f(x):
        return w1 * x**3 + w2 * x - 1

    # Get derivative of f(x)
    def df(x):
        return sy.diff(f(x),x)

    # Evaluate at point x
    return df(x).subs(x,pt)

derivative(5, 8, 2)从中返回68。

示例2：

def f(x):
    return w1 * x**3 + w2 * x - 1

def derivative(w1, w2, pt):
    x = sy.Symbol('x')

    # Get derivative of f(x)
    def df(x):
        return sy.diff(f(x),x)

    # Evaluate at point x
    return df(x).subs(x,pt)

derivative(5, 8, 2)从中返回53。

Answer 1

我认为这是您的全球范围受到污染。看这个例子：

import sympy as sy

def f(x, w1, w2):
    return w1 * x**3 + w2 * x - 1

def derivative(w1, w2, pt):
    x = sy.Symbol('x')

    # Get derivative of f(x)
    def df(x, w1, w2):
        return sy.diff(f(x, w1, w2),x)

    # Evaluate at point x
    return df(x, w1, w2).subs(x,pt)

print(derivative(5, 8, 2))

这只是示例2的修改版本，它返回相同的答案。

Answer 2

嵌套函数可以访问父函数中的本地名称。定义formGroup.value 外部时，它无法访问本地f和w1，因此必须假定它们是 globals < / em>。

如果您未在全局级别定义w2和w1，则第二个版本实际上会引发w2：

NameError

您没有得到异常意味着您已经已经定义了>>> import sympy as sy >>> def f(x): ... return w1 * x**3 + w2 * x - 1 ... >>> def derivative(w1, w2, pt): ... x = sy.Symbol('x') ... def df(x): ... return sy.diff(f(x),x) ... return df(x).subs(x,pt) ... >>> derivative(5, 8, 2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 5, in derivative File "<stdin>", line 4, in df File "<stdin>", line 2, in f NameError: name 'w1' is not defined和w1，而正是这些这些值用来提供您不正确的答案。

您可以通过将w2和w1设置为全局变量来“修复”您的第二个示例。实际上，您作为w2调用的第一个和第二个参数传入的内容并不重要，因为这些derivative()和w1参数值被完全忽略 ：

w2

在您的本地设置中，您可能分别将>>> w1 = 5 >>> w2 = 8 >>> derivative('This value is ignored', 'And so is this one', 2) 68和w1分别设置为w2和4，因为正是这些值5是x：

53

在第一个示例中，>>> w1 = 4 >>> w2 = 5 >>> derivative('This value is ignored', 'And so is this one', 2) 53中的本地人提供了w1和w2；不管您定义了什么全局名称，都不会使用它们。

如果您想在derivative()之外定义f，并且仍然将derivative()和w1传递给w2，那么您还需要传递这些derivative()函数上的相同值：

f()

现在def f(x, w1, w2): return w1 * x**3 + w2 * x - 1 def derivative(w1, w2, pt): x = sy.Symbol('x') # Get derivative of f(x, w1, w2) def df(x): return sy.diff(f(x, w1, w2), x) # Evaluate at point x return df(x).subs(x,pt)从嵌套的f()函数（而不是全局变量）显式接收w1和w2。

在另一个函数内部与外部定义函数之间的区别

2 个答案: