函数为不同的参数返回相同的输出值-python 3.8

我试图构建一个代码，为不同的参数绘制高斯分布，但我得到了一些错误。我编写了以下代码：

from numpy import zeros,empty,array,loadtxt,dot
import numpy as np
from math import log,exp,sin,cos,sqrt,pi,e,sqrt
from pylab import plot,show,ylim,ylabel,xlabel

n=10

#definindo os vetores posição e os vetores f que irão armazenar o valor da função no ponto.

f= zeros(n+1,float)
f1=zeros(n+1,float) 
f2= zeros(n+1,float)
f3= zeros(n+1,float)
x= zeros(n+1,float)

    
#Definindo a função gaussiana
    

def gauss(xi,xf,sig,a):
    step=(xf-xi)/n
    for k in range(n+1):
        f[k]=(1.0/(sqrt(2*pi)*sig))*exp((-(xi+step*k-a)**2)/(2*sig**2))     
        x[k]=xi+step*k
    print(f)
    return f



# A partir de agora iremos chamar a função gauss três vezes para plotar a função para diferentes valores dos parametros

f1=gauss(-5,5,5,0)

f2=gauss(-5,5,2,0)


plot(x,f1)
plot(x,f2)
show()

---

但是，当我绘制函数f1和f2时，得到的是完全相同的图形。

如果您的

f

和

x

列表是全局的，则会出现混叠问题。当您调用

plot（x，f2）

时，它的设置方式实际上是调用

plot（x，f）

，因为您在

guass

中修改

f

的方式

您可以通过运行以下命令看到这一点：

print（'F1:'，F1）
f1=高斯（-5,5,5,0）
打印（'F1:'，F1）
print（'F==F1:'，np.array_等于（F，F1））
f2=高斯（-5,5,2,0）
打印（'F1:'，F1）
print（'F==F1:'，np.array_等于（F，F1））
打印（'F2==F1:'，np.数组_等于（F2，F1））
print（'F2==F:'，np.array_等于（F2，F））

产生

F1:[0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0]
F1:[0.04839414 0.05793831 0.06664492 0.07365403 0.07820854 0.07978846
0.07820854 0.07365403 0.06664492 0.05793831 0.04839414]
F==F1：真
F1:[0.00876415 0.02699548 0.0647588 0.12098536 0.17603266 0.19947114
0.17603266 0.12098536 0.0647588  0.02699548 0.00876415]
F==F1：真
F2==F1：真
F2==F：真

---

通过在

guass

函数中移动要初始化的

f

和

x

，并同时返回这两个函数，您应该可以得到预期的结果类型

来自数学导入exp、pi、sqrt
从numpy导入零
从pylab导入绘图，显示
n=10
def高斯（xi，xf，sig，a）：
步骤=（xf-xi）/n
f=零（n+1，浮点）
x=零（n+1，浮点）
对于范围内的k（n+1）：
f[k]=（1.0/（sqrt（2*pi）*sig））*exp（（（xi+步骤*k-a）**2）/（2*sig**2））
x[k]＝席+步*k
返回x，f
x1，f1=高斯（-5，5，5，0）
x2，f2=高斯（-5，5，2，0）
绘图（x1，f1）
show（）
绘图（x1，f2）
show（）

在

def gauss

中：

*sig/sig=1

因此

sig

对结果没有影响