Python 带numpy的分段线性函数

我试图使用两个

x0

和

y0

坐标数组中的数据来创建一个函数，该函数使用提供的

x0

和

y0

来计算分段序列

为此，我创建了一个函数

然而，结果并不像我预期的那样。 我看了关于这个主题的其他帖子，包括和，以及文档。 但是，我无法理解为什么代码不能按预期工作。看起来只考虑了

lambda

的最后一个定义。

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欢迎提出建议。

lambda定义中的

ab

在周围的范围内定义，因此每次迭代都会发生变化。只有上一次迭代的

ab

值会反映到所有lambda函数中

一种可能的解决方案是使用工厂方法创建lambda函数：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl

def lambda_factory(ab):
    return lambda x:x*ab[0]+ab[1]

def broken_line(x, x0, y0):
    cl = []
    fl = []
    for i in range(len(x0)-1):
        ab = np.polyfit(x0[i:i+2], y0[i:i+2], 1)
        # Compute and append a "condition" interval
        cl.append(np.logical_and(x >= x0[i], x <= x0[i+1]))
        # Create a line function for the interval
        fl.append(lambda_factory(ab))
    return(np.piecewise(x, condlist=cl, funclist=fl))

x0 = np.array([1, 3, 5, 10])
y0 = np.array([2, 1, 5, 7])

x = np.linspace(1, 10, 30)

pl.plot(x, broken_line(x, x0, y0))
pl.plot(x0, y0)
pl.show()

在循环中。在这里，您创建外部作用域变量的局部变量

ab

在这两种情况下，结果如下所示：

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更多参考请参见

非常感谢，它解决了问题（我实施了第二个解决方案，可能更“紧凑”）！还感谢您提供python常见问题解答的链接

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl

def lambda_factory(ab):
    return lambda x:x*ab[0]+ab[1]

def broken_line(x, x0, y0):
    cl = []
    fl = []
    for i in range(len(x0)-1):
        ab = np.polyfit(x0[i:i+2], y0[i:i+2], 1)
        # Compute and append a "condition" interval
        cl.append(np.logical_and(x >= x0[i], x <= x0[i+1]))
        # Create a line function for the interval
        fl.append(lambda_factory(ab))
    return(np.piecewise(x, condlist=cl, funclist=fl))

x0 = np.array([1, 3, 5, 10])
y0 = np.array([2, 1, 5, 7])

x = np.linspace(1, 10, 30)

pl.plot(x, broken_line(x, x0, y0))
pl.plot(x0, y0)
pl.show()

fl.append(lambda x, ab=ab:x*ab[0]+ab[1])