Python 为什么我的代码在使用列表理解时不准确？

我正在学习python，并尝试了以下内容。这是我想出的代码：

import numpy as np

def f(x):
    return x**3-3*x**2-5.5*x+25

x = np.linspace(-3,5,10000)

for i in x:
    if f(i)>f(i-1) and f(i)>f(i+1):
        max=i
    if f(i)<f(i-1) and f(i)<f(i+1):
        min=i
print('Coordinates for maxima: ({:.3f},{:.3f})'.format(max,f(max)))
print('Coordinates for minima: ({:.3f},{:.3f})'.format(min,f(min)))

将numpy导入为np
def f（x）：
返回x**3-3*x**2-5.5*x+25
x=np.linspace（-3,510000）
对于x中的i：
如果f（i）>f（i-1）和f（i）>f（i+1）：
max=i
如果f（i）f（x[i+1]）：
max=x[i]
如果f（x[i]）而不是用1递增或递减i，如果您使用gap，即数组x的相邻元素之间的差值，则此代码将等效于下面的代码（忽略边界条件，-3和5）。检查下面的代码以供参考

import numpy as np

def f(x):
    return x**3-3*x**2-5.5*x+25

x = np.linspace(-3,5,10000)
gap = x[1] - x[0]

for i in x:
    if f(i)>f(i-gap) and f(i)>f(i+gap):
        max=i
    if f(i)<f(i-gap) and f(i)<f(i+gap):
        min=i
print('Coordinates for maxima: ({:.3f},{:.3f})'.format(max,f(max)))
print('Coordinates for minima: ({:.3f},{:.3f})'.format(min,f(min)))

将numpy导入为np
def f（x）：
返回x**3-3*x**2-5.5*x+25
x=np.linspace（-3,510000）
间隙=x[1]-x[0]
对于x中的i：
如果f（i）>f（i-间隙）和f（i）>f（i+间隙）：
max=i
如果f（i）首先，你的界是不同的。但是，使用正确的循环，您正在计算
linespace
参数（大约8/10000）给出的相邻横坐标值。对于不正确的循环，您正在计算由正负1的横坐标值分隔的点

如果我们忽略第一个问题，虽然算法不正确，但在本例中并不重要，因为在-3或5处没有局部极小值：

import numpy as np

def f(x):
    return x**3-3*x**2-5.5*x+25

x = list(np.linspace(-3,5,10000))
delta = 8/10000 #

for i in x:
    if f(i)>f(i-delta) and f(i)>f(i+delta):
        max=i
    if f(i)<f(i-delta) and f(i)<f(i+delta):
        min=i
print('Coordinates for maxima: ({:.3f},{:.3f})'.format(max,f(max)))
print('Coordinates for minima: ({:.3f},{:.3f})'.format(min,f(min)))

将numpy导入为np
def f（x）：
返回x**3-3*x**2-5.5*x+25
x=列表（np.linspace（-3510000））
δ=8/10000#
对于x中的i：
如果f（i）>f（i-delta）和f（i）>f（i+delta）：
max=i
如果先使用f（i），则不使用列表理解。第二，循环表达式

对于x中的i：
如果f（i）>f（i-1）。。。

及

适用于范围（1，len（x）-1）内的i：
如果f（x[i]）>f（x[i-1]）。。。

意思不同

首先，第一个循环覆盖
x
的所有元素，而第二个循环覆盖
x
的几乎所有元素，但不包括第一个和最后一个元素

其次，
f（i-1）
（其中
i
是
x
的一个元素）和
f（x[i-1]）
（其中
i
是一个索引）的含义不同。你似乎认为第一个循环中的
f（i-1）
相当于第二个循环中的
f（x[i-1]）
，而实际上它相当于
f（x[i]-1）
注意
-1
相对于括号的位置
]
您的代码没有这样做。在第二个代码中增加/减少索引，在第一个代码中增加/减少值。此外，第二个版本将跳过
x
@jasonharper-中的第一个元素和最后一个元素。否则它将产生一个
索引越界
错误。没有列表理解。好吧，对于这个特定的输入数据。一般来说不是。您的解决方案适用于等距数据，但不适用于一般情况。这与Alok Nayak的答案几乎相同，但另一个缺点是
x[0]
和
x[1]
之间的差距是硬编码的，而不是根据
x
@jmramsey计算的。您当然是正确的。但OP提出的问题是，为什么他的一种方法产生了错误的结果。答案是，他没有查看相邻的横坐标值，这才是真正的要点。我的
delta
值实际上只是一个很好的近似值，在这种情况下有效。但是这段代码（正如Alok发布的代码一样）仍然是错误的，因为边界条件仍然是错误的，并且无论如何都不能像现在这样使用。它只是作为OP出错的证据。
import numpy as np

def f(x):
    return x**3-3*x**2-5.5*x+25

x = list(np.linspace(-3,5,10000))
delta = 8/10000 #

for i in x:
    if f(i)>f(i-delta) and f(i)>f(i+delta):
        max=i
    if f(i)<f(i-delta) and f(i)<f(i+delta):
        min=i
print('Coordinates for maxima: ({:.3f},{:.3f})'.format(max,f(max)))
print('Coordinates for minima: ({:.3f},{:.3f})'.format(min,f(min)))