Python 如何生成任意长度的numpy.分段函数？（有lambda问题）

我试图绘制一个分段拟合的数据，但我需要用任意数量的线段。有时有三个部分；有时有两种。我将拟合系数存储在actable中，并将分段的边界存储在btable中

以下是我的边界的示例值：

btable = [[0.00499999989, 0.0244274978], [0.0244275965, 0.0599999987]]

以下是我的系数的示例值：

actable = [[0.0108687987, -0.673182865, 14.6420775], [0.00410866373, -0.0588355861, 1.07750032]]

我的代码是这样的：

rfig = plt.figure()
<>various other plot specifications<>
x = np.arange(0.005, 0.06, 0.0001)
y = np.piecewise(x, [(x >= btable[i][0]) & (x <= btable[i][1]) for i in range(len(btable))], [lambda x=x: np.log10(actable[j][0] + actable[j][2] * x + actable[j][2] * x**2) for j in list(range(len(actable)))])
plt.plot(x, y)

rfig=plt.figure（）
各种其他绘图规范
x=np.arange（0.005,0.06,0.0001）
y=np.分段（x，[（x>=btable[i][0]）&（x=btable[i][0]）&（x=btable[i][0]）&（x这个问题非常常见，Python的官方文档中有一篇文章提供了一个建议的解决方案：创建一个局部变量，由循环变量初始化，以捕获函数中后者的变化值

也就是说，在
y
的定义中，它足以替换

[lambda x=x: np.log10(actable[j][0] + actable[j][1] * x + actable[j][2] * x**2) for j in range(len(actable))]

借


顺便说一句，可以使用单边不等式指定numpy的范围。分段：计算为True的条件的最后一个将触发相应的函数。（这有点违反直觉；使用第一个True条件会更自然，就像SymPy一样）。如果断点按递增顺序排列，则应使用“x>=”不等式：

breaks = np.arange(0, 10)       # breakpoints
coeff = np.arange(0, 20, 2)     # coefficients to use
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.piecewise(x, [x >= b for b in breaks], [lambda x=x, a=c: a*x for c in coeff])

这里，每个系数将用于从相应断点开始的间隔；例如，系数c=0用于范围
0为什么不使用实际的、非
lambda
函数？这与分段函数无关。这是由于。常见的解决方案是使用“工厂函数”为了返回lambda。谢谢！我添加了一个工厂函数，现在它工作正常：def segfunc（I）：返回lambda x:np.log10（actable[I][0]+actable[I][1]*x+actable[I][2]*x**2）y=np.分段（x，[（x>=btable[I][0]）&（x
[lambda x=x, k=j: np.log10(actable[k][0] + actable[k][1] * x + actable[k][2] * x**2) for j in range(len(actable))]

breaks = np.arange(0, 10)       # breakpoints
coeff = np.arange(0, 20, 2)     # coefficients to use
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.piecewise(x, [x >= b for b in breaks], [lambda x=x, a=c: a*x for c in coeff])