初学者python，简单易用

Question

制作函数gaussian（x，m = 0，s = 1）以计算高斯函数。 为[m-5s，m + 5s]中n个均匀间隔的x值写出格式合理的x和f（x）值表。 （根据需要选择s，m，n）

这是我到目前为止所做的：

from math import *
from numpy import linspace

def gaussian(x, m=0, s=1):
    fx=(1/((sqrt(2*pi))*s)*exp(-0.5*(((x - m)/s))**2))
    return fx

我想使变量s和m为全局变量，

xmin=m-5s
xmax=m+5s
x=linspace(xmin, xmax, 10)

然后从for循环调用函数，在该循环中我遍历x

我的第一个尝试是尝试函数内的所有内容，但我的导师说，在函数外定义x是一个更好的主意。 如果s和m仅存在于函数内部，那么如何找到它们-还是应该以另一种方式进行处理？ 非常感谢您的帮助，请记住，我已经学习了几个星期。

Answer 1

这个怎么样：

from numpy import linspace
from math import *

def gaussian(x, m, s):
   fx=(1/((sqrt(2*pi))*s)*exp(-0.5*(((x - m)/s))**2))
   return fx

m = 0
s = 1
xmin = m-5*s
xmax = m+5*s
x = linspace(xmin, xmax, 10)

for val in x:
   print "f(",val,") = ",gaussian(val,m,s)

Answer 2

使用NumPy将其向量化，避免循环：

import numpy as np
def gaussian(x, m, s):
    fx = (1/((np.sqrt(2*np.pi))*s)*np.exp(-0.5*(((x - m)/s))**2))
    return fx

m=0; s=1    
x = np.linspace(m-5*s, m+5*s, num=100)

print(gaussian(x))
[  1.48671951e-06   2.45106104e-06   3.99989037e-06   6.46116639e-06
   1.03310066e-05   1.63509589e-05   2.56160812e-05   3.97238224e-05
   6.09759040e-05   9.26476353e-05   1.39341123e-04   2.07440309e-04
   3.05686225e-04   4.45889725e-04   6.43795498e-04   9.20104770e-04
   1.30165384e-03   1.82273110e-03   2.52649578e-03   3.46643792e-03
   4.70779076e-03   6.32877643e-03   8.42153448e-03   1.10925548e-02
   1.44624148e-02   1.86646099e-02   2.38432745e-02   3.01496139e-02
   3.77369231e-02   4.67541424e-02   5.73380051e-02   6.96039584e-02
   8.36361772e-02   9.94771388e-02   1.17117360e-01   1.36486009e-01
   1.57443188e-01   1.79774665e-01   2.03189836e-01   2.27323506e-01
   2.51741947e-01   2.75953371e-01   2.99422683e-01   3.21590023e-01
   3.41892294e-01   3.59786558e-01   3.74773979e-01   3.86422853e-01
   3.94389234e-01   3.98433802e-01   3.98433802e-01   3.94389234e-01
   3.86422853e-01   3.74773979e-01   3.59786558e-01   3.41892294e-01
   3.21590023e-01   2.99422683e-01   2.75953371e-01   2.51741947e-01
   2.27323506e-01   2.03189836e-01   1.79774665e-01   1.57443188e-01
   1.36486009e-01   1.17117360e-01   9.94771388e-02   8.36361772e-02
   6.96039584e-02   5.73380051e-02   4.67541424e-02   3.77369231e-02
   3.01496139e-02   2.38432745e-02   1.86646099e-02   1.44624148e-02
   1.10925548e-02   8.42153448e-03   6.32877643e-03   4.70779076e-03
   3.46643792e-03   2.52649578e-03   1.82273110e-03   1.30165384e-03
   9.20104770e-04   6.43795498e-04   4.45889725e-04   3.05686225e-04
   2.07440309e-04   1.39341123e-04   9.26476353e-05   6.09759040e-05
   3.97238224e-05   2.56160812e-05   1.63509589e-05   1.03310066e-05
   6.46116639e-06   3.99989037e-06   2.45106104e-06   1.48671951e-06]

对于表：

import pandas as pd
pd.DataFrame({'x' : x, 'gauss' : gaussian(x)})

至于你的评论：

我的导师说，在函数外定义x是一个更好的主意。 如果s和m仅存在于函数内部，那么如何找到它们-还是应该以另一种方式进行处理？

这主要取决于您是否希望x是m和s的函数。 如果总是这样，那么应该将x合并到函数中（在函数主体中本地定义x ）：

def gaussian(m, s, num):
    x = np.linspace(m-5*s, m+5*s, num=num)
    fx = (1/((np.sqrt(2*np.pi))*s)*np.exp(-0.5*(((x - m)/s))**2))
    return fx

无论哪种方式都不需要在这里处理global ，除非您有充分的理由，否则您可能应该避免这种情况。

在上gaussian第一个定义中，事物的设置方式是将x ， m和s视为自变量。 也就是说，您可以指定其他不依赖于m或s x 。 如果希望x始终是m和s的函数，则可以将x直接合并到函数中，而不必在函数外部指定它。

Answer 3

我将尝试复制我认为您想要的。 Python确实有一个global关键字，但是我不确定这就是您所需要的（ 这里是有关何时需要使用globals的很好的解释）。

from numpy import linspace, sqrt, pi, exp

def gaussian(x, m=0, s=1):
    fx=(1/((sqrt(2*pi))*s)*exp(-0.5*(((x - m)/s))**2))
    return fx

#we must define m and s in order to calculate our bounds for linspace
m = 5 
s = 1

#you must have a '*' with multiplication. 5s is not equivelent to 5*s
xmin = m - 5 * s 
xmax = m + 5 * s

x = linspace(xmin, xmax, 10)

#apply your gaussian to every value in x
fx = [gaussian(a, m=m, s=s) for a in x]

print(fx)