Python 预定义函数

Question

在我的代码中，我使用以下结构来避免 for 循环中的条件:

if patch_type == "zeros":
    patch_fct = np.zeros
elif patch_type == "ones":
    patch_fct = np.ones
elif patch_type == "rand":
    patch_fct = np.random.random_sample
else:
    raise "Error"

for k in range(10**9):
    m, n = comp_size()
    bla = patch_fct((m,n))

其中 patch_fct 可以轻松地与元组一起使用。

现在我想使用相同的方法创建一个 patch_fct，它采用 tupel 并返回 -1 到 1 之间均匀分布的随机数。我该怎么做？

我想做这样的事情:

patch_fct = 2. * (np.random.random_sample - 0.5)

上面的方法似乎并不正确。

Answer 1

如果您需要一个尚不存在的函数，您可以定义它并从现在开始使用它的名称。

例如:

if foo:
    def patch_fct(tup):
        return 2*(np.random.random_sample(tup) - 0.5)
elif bar:
    def patch_fct(tup):
        # do something else
else:
    patch_fct = another_existing_function

借助字典，ifs 和 elses 链可以写得更顺畅一些。

对于您的原始代码，您可以编写

patch_functions = {'zeros': np.zeros, 
                   'ones': np.ones, 
                   'rand': np.random.random_sample}

然后像这样使用它:

>>> patch_functions['zeros'](5)
>>> array([0., 0., 0., 0., 0.])

如果您尝试访问字典中不存在的键，这将自动抛出KeyError。

您还可以将自定义函数放入字典中，方法是在插入之前定义它们或使用匿名 lambda 函数。演示:

>>> def fun1(tup):
...:    return sum(tup) + 1
>>> 
>>> my_functions = {'my_sum': fun1, 'my_random': lambda tup: 2*(np.random.random_sample(tup) - 0.5)}
>>> my_functions['my_sum']((2, 5))
>>> 8
>>> my_functions['my_random']((2, 5))
>>> 
array([[-0.20203832, -0.23868021,  0.72052191,  0.72931098, -0.57160796],
       [-0.45117601, -0.95461634, -0.52232593, -0.24011216, -0.83875935]])