Python np.分段返回常数值

我有两个数组，

x

和

y

，它们存储阶跃函数的值，即从某个

x

位置开始，

y

具有某个值。 在我下面的示例中，函数应该是0到10之间的零，1从10到20之间的零，依此类推

现在，我想插值，这样我可以绘制它。结果应该是一个10乘以0的数组，然后是10乘以1，等等。但是，我得到的是最后一个值的常量值。我做错了什么

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# points for the step function
x = np.arange(0, 100, 10)
y = np.arange(len(x))
# points to evaluate at
x2 = np.arange(0, 100, 1)
# boolean matrix where to evaluate which function
tf = [((x2 >= z[0]) & (x2 < z[1])) for z in np.c_[x,np.append(x, 999999999)[1:]]]
# functions to evaluate at the corresponding regions
fs = [lambda x: n for n in y]
y2 = np.piecewise(x2, tf, fs)

# plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)   # this should be a straight line --> CORRECT
ax.plot(x2, y2) # this should look like stairs --> NOT CORRECT, CONSTANT = 9

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
#阶跃函数的点
x=np.arange（0，100，10）
y=np.arange（len（x））
#评估点
x2=np.arange（0，100，1）
#布尔矩阵在哪里计算哪个函数
np.c_ux，np.append（x，999999999）[1:]]中的z的tf=[（（x2>=z[0]）和（x2正确
ax.plot（x2，y2）#这应该像楼梯-->不正确，常数=9

这是一个典型的新手错误，与python如何处理名称空间有关，与您的numpy fu无关。首先修复：将

fs

的赋值更改为

fs = [lambda x, n=n: n for n in y] fs=[lambda x，n=n:n表示y中的n] 注意参数列表中的

n=n

。这是将

lambda

中的名称

n

绑定到固定值的常见方法。默认参数在定义函数时绑定。如果不绑定参数名，则

lambda

使用正常的LEGB查找顺序。由于

n

不是在本地或封闭范围内定义的，因此它在调用函数时使用全局值。此时，

n

是循环的最后一个值：

y[-1]