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我正在计算非负p的Lp距离函数。对于除 p = 0 和 p = ∞ 之外的所有情况,内置的 pow()
函数都可以很好地发挥作用。在了解结构模式匹配之前,我使用过字典和异常处理:
from math import sqrt, inf
distance_function = { 0.0: lambda x, y: int(x != 0.0) + int(y != 0.0),
1.0: lambda x, y: abs(x) + abs(y), # Likely a tad faster than 'pow()'
inf: lambda x, y: max(abs(x), abs(y))}
def lp_distance(x, y, p):
try: return distance_function[p](x, y)
except KeyError: return pow(pow(abs(x), p) + pow(abs(y), p), 1.0/p)
有些人不希望这里有异常(exception)。所以我将代码片段重写为以下代码:
def lp_distance(x, y, p):
match p:
case 0.0: return int(x != 0.0) + int(y != 0.0)
case 1.0: return abs(x) + abs(y)
# The line below triggers "SyntaxError: name capture 'inf' makes remaining patterns unreachable"
case inf: return max(abs(x), abs(y))
# But the following works:
case p if p == inf: return max(abs(x), abs(y))
case _: return pow(pow(abs(x), p) + pow(abs(y), p), 1.0/p)
为什么 case inf:
不正确(Python v3.10.2)?
最佳答案
在 case
声明,a simple name is a pattern that captures (assigns) to that name 。相比之下,a dotted name is a patterns that refers to the value of that name .
In simple terms
NAME
will always succeed and it will setNAME = <subject>
.
In simple terms
NAME1.NAME2
will succeed only if<subject> == NAME1.NAME2
仅使用case inf:
表示要匹配的值无条件分配给名称 inf
– 名称是否先前已绑定(bind)并不重要。
你想要的是 case math.inf:
,表示与该值进行比较。
import math
def lp_distance(x, y, p):
match p:
case 0.0:
return int(x != 0.0) + int(y != 0.0)
case 1.0:
return abs(x) + abs(y)
# compare against a value by using its dotted name
case math.inf:
return max(abs(x), abs(y))
case _:
return pow(pow(abs(x), p) + pow(abs(y), p), 1.0/p)
关于python - 结构模式匹配和无穷大,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71091850/
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