Python 编写一个函数，该函数将对分_作为它的一部分，以接受迭代输入

我用python编写了一个函数，如下所示：

from bisect import basect_left
    def find(i):
        a=[1,2,3]
        return bisect_left(a,i);

我希望这个函数接受迭代作为输入，并生成迭代作为输出。特别是我与numpy合作，我希望能够使用linspace作为输入和输出 获取此代码的输出：

import matplotlib.pyplot as plt
t=scipy.linspace(0,10,100)
plt.plot(t,find(t))

更新！！！： 我意识到我得到的错误是：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

为

bisect

库中的

bisect\u left

提供。我怎样才能解决这个问题？

---

谢谢。

您可以使用生成器表达式

plt.plot（t，（sqr（x）表示t中的x））

编辑：您也可以在函数中输入：

def sqr(t):
    return (i*i for i in t);

或者，您可以编写一个with YILD语句：

def sqr(t):
   for i in t:
      yield i*i

---

您的代码实际上是按原样工作的，但是我给出一些评论：

def sqr(i):
  return i*i;                      # you don't need the ";" here 

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy                       # you should use "import numpy as np" here
t=scipy.linspace(0,10,100)         # this would be "np.linspace(...)" than
plt.plot(t,sqr(t))                

通过调用scipy.linspace（0,10100）可以创建一个numpy数组（scipy从numpy导入linspace），该数组内置了对矢量化计算的支持。 Numpy提供矢量化，如果您需要更复杂的计算，可以将其与一起使用。Matplolib接受numpy数组作为输入，并在数组中绘制值

以下是用作交互式控制台的示例：

In [27]: ar = np.arange(10)

In [28]: ar
Out[28]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [29]: ar * ar
Out[29]: array([ 0,  1,  4,  9, 16, 25, 36, 49, 64, 81])

In [30]: np.sin(ar)
Out[30]: 
array([ 0.        ,  0.84147098,  0.90929743,  0.14112001, -0.7568025 ,
       -0.95892427, -0.2794155 ,  0.6569866 ,  0.98935825,  0.41211849])
In [31]: ar.mean()
Out[31]: 4.5

In [32]: ar[ar > 5] 
Out[32]: array([6, 7, 8, 9])

In [33]: ar[(ar > 2) & (ar < 8)].min()
Out[33]: 3

[27]中的

：ar=np.arange（10）
In[28]：ar
Out[28]：数组（[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]）
In[29]：ar*ar
Out[29]：数组（[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]）
In[30]：np.sin（ar）
出[30]：
阵列（[0,0.84147098,0.90929743,0.14112001，-0.7568025，
-0.95892427, -0.2794155 ,  0.6569866 ,  0.98935825,  0.41211849])
在[31]中：应收账款平均值（）
Out[31]：4.5
In[32]：ar[ar>5]
Out[32]：数组（[6,7,8,9]）
在[33]中：ar[（ar>2）和（ar<8）].min（）
Out[33]：3

谢谢，但我仍然希望python函数作为函数的一部分来实现它，而不是在plot-1中使用

scipy.linspace

生成numpy数组，因此不需要任何迭代或生成器表达式，但是你可以使用内置的特性，实际上在我的真实代码中我使用了np。在这里，当我举个例子的时候，我忘了，但非常感谢你们。但它仍然不起作用，这是我得到的错误：ValueError：包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any（）或a.all（）哦！我刚刚意识到为什么会出现这样的错误，这是因为我的代码中留下了bisec_！我根据新信息编辑了我的问题，但谢谢，阿加尼，我真的不明白你想从你的问题中做什么。你确信你的例子是正确的吗？。对分的numpy替代方案应该是