Python 创建通用函数

我有一个函数定义-

现在我必须创建一个这样的函数-

feature file_frequency_M file_frequency_B
     abc          2                5  

问题在于，由于（t，c）（其中t是特征，c是类）有4种组合，因此可能出现（t，c），（t'，c），（t，c'），（t'，c'）。因此，根据t，c的值，函数的定义也会改变。 除了计算a、b、c、d四次，然后对函数值求和外，还有其他方法吗

数据集如下所示-

feature file_frequency_M file_frequency_B
     abc          2                5  

我的尝试-

dataset = pd.read_csv('.csv')
score = []

###list =[(t,c) ,(t,c0),(t0,c),(t0,c0)]  ##representation of the combination of (t,c)
l=152+1394

for index, row in dataset.iterrows():
    a = row['file_frequency_M']
    b = row['file_frequency_B']
    c = 152 - a        
    d = 1394 - b
    temp_score = 0
    tmp1 = 0
    tmp2 = 0
    tmp3 = 0
    tmp4 = 0
    for i in range(4):
        if i == 0:
            if a == 0:
                tmp1 = 0
            else:
                tmp1 = log10(((a * l) / (a + c) * (a + b)))
        temp_score += tmp1
        if i == 1:
            if b == 0:
                tmp2 = 0
            else:
                tmp2 = log10(((b * l) / (b + d) * (b + a)))
        temp_score += tmp2    
        if i == 2:
            if c == 0:
                tmp3 = 0
            else:
                tmp3 = log10(((c * l) / (c + a) * (c + d)))
        temp_score += tmp3
        if i == 3:
            if d == 0:
                tmp4 = 0
            else:
                tmp4 = log10(((d * l) / (d + b) * (d + c)))
        temp_score += tmp4
    score.append(temp_score)
np.savetxt("m.csv", score, delimiter=",")     

---

通过创建

I（t，c）

的函数表示，可以节省大量代码重复：

注意：您的代码似乎有错误，根据函数定义的图像，应该是：

log10((a * n) / ((a + c) * (a + b)))

不是

---

（注意括号的位置）。

您当前的解决方案是什么？如果您向我展示您当前的解决方案，我可能会对其进行改进，但我不会在没有正确描述的情况下尝试从头开始解决您的问题。@Scotty1这是一个非常基本的解决方案。但无论如何，我会发布它

log10(((a * l) / (a + c) * (a + b)))