Function 为什么我会收到此错误消息；UnboundLocalError：局部变量'；sigma#u opt'；作业前参考“；

我有一个遵循对数正态分布的数据集。如果将y值与x值绘制在半对数x轴上，则分布将显示为高斯分布。类似地，如果我对数据集中每个值的对数进行排序，并将它们与log（x）域相对照，则分布将呈现高斯分布（但由于域上log（x）值的线性间隔更宽，因此分布会更好）。我的代码试图通过优化参数mu和sigma（因为对数正态分布的平均值不等于正态分布的平均值）来最小化上述三种表示中数据集的卡方。我的问题不是卡方最小化（适用于这些表示的2/3），而是代码中某个特定部分的语法

为了简化代码，我使用一个函数参数

pickdist

来表示正在处理哪个分布。在下面的代码中，

2

表示y与半对数（x）表示，

3

表示y与对数（x）表示，

optpar2

和

optpar3

是先前从代码（未显示）计算的参数，表示分布的mu和sigma的优化值

def distribGS(pickdist, x):
    if pickdist == 2:
        mu_opt, sigma_opt = optpar2
    elif pickdist == 3:
        mu_opt, sigma_opt = optpar3
    cnorm = 1/ ( sigma_opt * (2 * pi)**(1/2) )
    return [(( cnorm * exp( (-1) * (x[index] - mu_opt)**2 / ( 2 * (sigma_opt **2) ) ) )) for index in range(len(x))]

这种代码尝试的原因是根据实际数据的（标准化）直方图绘制这种数据拟合。但是，当我运行以下代码时，出现了一个错误：

UnboundLocalError: local variable 'sigma_opt' referenced before assignment

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我觉得这很奇怪，因为

sigma\u opt

只是在几个函数中定义的，而不是全局定义的。我已经阅读了其他关于处理此错误消息的帖子，但没有一篇适用于我的案例。为什么我会收到这个错误消息？（我会发布整个代码，但它有350多行）

之所以会出现此错误，是因为如果调用具有'pickdist'属性的'distribGS'函数而不是2或3个'sigma_opt'变量，则会在没有赋值的情况下首先使用

您可以将函数开头的“sigma_opt”变量指定给某个默认值，或者使用“else”语句为其指定默认值。 比如说

def distribGS(pickdist, x):
    mu_opt, sigma_opt = 0
    if pickdist == 2:
        mu_opt, sigma_opt = optpar2
    elif pickdist == 3:
        mu_opt, sigma_opt = optpar3
    cnorm = 1/ ( sigma_opt * (2 * pi)**(1/2) )
    return [(( cnorm * exp( (-1) * (x[index] - mu_opt)**2 / ( 2 * (sigma_opt **2) ) ) )) for index in range(len(x))

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当

pickdist

既不是2也不是3时会发生什么？我还没有写一个提升值错误语句。我可以先调试主要部件后再做。我看你没有明白我的意思。当您将不同于2或3的内容传递给此函数时，您将得到一个

UnboundLocalError

<代码>sigma_opt仅在if/elif中分配，因此在不满足任何条件时不分配。应正确分配。我可以在一个小时左右的时间内查看它，并进行相应的更新。别误会我的意思，但我不在乎它是否应该被正确分配-从代码中可以清楚地看出，有可能的路径没有被分配。就这么简单，没有主观性。