在 Python 中传递参数化函数句柄
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【中文标题】在 Python 中传递参数化函数句柄【英文标题】:Passing parameterized function handle in Python 【发布时间】:2016-04-20 05:07:48 【问题描述】:我有一个通用函数,它定义了我计划使用 scipy.integrate.odeint
集成的 ODE 形式,例如:
def my_ode(K, tau, y, u):
return K*u/tau - y/tau # dydt
我的代码中有几个对象,它们都具有my_ode
中定义的动态形式,但具有唯一参数K
和tau
。我希望能够将一个唯一句柄传递给my_ode
,并且在我初始化我的对象时已经设置了这些参数,这样当我更新我的对象时,我所要做的就是在一段时间内模拟soln = odeint(my_ode, t, y, u)
t
.
例如,如果我定义一个类:
class MyThing:
def __init__(self, ode, y0):
# I would rather not maintain K and tau in the objects, I just want the ODE with unique parameters here.
self.ode = ode
self.y = y0
self.time = 0.0
def update(self, t, u):
# I want this to look something like:
self.y = scipy.integrate.odeint(self.ode, t, self.y, u)
当我初始化MyThing
的实例以在初始化时基本上分配参数K
和tau
并且永远不需要再次传递它们时,我可以对 Lambdas 做些什么吗?我有点卡住了。
【问题讨论】:
也许你应该看看functools
模块的partial
函数,它可能对你有用。
我可以只用thing = MyThing(lambda t, y, u: my_ode(K1, tau1, t, y, u), y0)
初始化我的对象,在初始化时为K1
和tau1
提供值吗?这些价值观会持续存在吗?我还没有到可以在我的代码中测试它的地方。
【参考方案1】:
如果你有:
def my_ode(K, tau, y, u):
return K*u/tau - y/tau
你可以定义如下:
def make_ode_helper(k, tau):
return lambda (y, u): my_ode(K, tau, y, u)
并且应该能够使用以下方法初始化 MyThing:
mt = new MyThing(make_ode_helper(k, tau), y0)
那么你可以只用 y 和 u 参数调用这个助手:
someresult = ode_helper(y, u)
【讨论】:
我可以像您的示例中所示那样调用self.ode(y, u)
,因为make_ode_helper
返回的lambda 函数将分配给我的类的这个属性吗?如果是这样,我想这就是我正在寻找的东西!
很有可能,试一试。【参考方案2】:
使用 lambda 的解决方案
看起来我可以在初始化对象时使用 lambdas 生成唯一的函数句柄来完成这项工作。为了与odeint
兼容,我需要定义我的函数,以便前两个参数是时间和初始状态:
def my_ode(t, y, u, K, tau):
return K*u/tau - y/tau # dydt
接下来我可以使用 lambdas 初始化 MyThing
的对象,将 K
和 tau
设置为:
thing1 = MyThing(lambda t, y, u: my_ode(t, y, u, 10.0, 0.5), 0.0)
分配给 thing1.ode
的函数句柄现在是 lambda 返回的函数句柄(这可能不是正确的说法),并设置了 K
和 tau
的值。现在在thing1.update
中,我需要进行一些更改以使其与odeint
一起使用:
def update(self, t_step, t_end, u):
t_array = np.arange(self.time, t_end, t_step) # time values at which to evaluate ODE
response = scipy.integrate.odeint(self.ode, self.y, t_array, (u,))
self.y = response[-1] # current state is the last evaluated state
让我有点吃惊的是,任何额外的 ODE 参数都需要作为元组传递给 odeint
。这似乎对我想要的效果很好。
还有使用scipy.integrate.ode
的更面向对象的方法,它允许逐步集成功能,非常适合我的模拟目的。为此,我设置了对象的 ODE 并使用以下内容对其进行更新:
class MyThing():
def __init__(self, ode, y0):
self.ode = integrate.ode(ode) # define the ODE
self.ode.set_integrator("dopri5") # choose an integrator
self.ode.set_initial_value(y0)
def update(self, u, t_step):
"""Update the ODE step-wise."""
self.ode.set_f_params(u) # need to pass extra parameters with this method
self.ode.integrate(self.ode.t + t_step) # step-wise update
return self.ode.successful()
def get_output(self):
"""Get output from ODE function."""
return self.ode.y
【讨论】:
以上是关于在 Python 中传递参数化函数句柄的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python Google BigQuery 参数化 SELECT