Python - 矢量化函数的参数声明

Question

我目前正在开发一个 Python 框架，用于训练具有应用于训练数据的不同噪声函数的 ML 模型。 这是这个噪声函数的一个例子。

def add_gauss(x, a=0, b=0.1)
   return x + np.random.normal(a,b)

然后我建立一个包含几个这样的函数的列表

functions = [add_gauss, add_laplace]

然后将其用于训练函数，进行矢量化并应用于训练数据：

data = [1, 2, 3, 4]
modified_data_list = []

for function in functions:
   v_function = numpy.vectorize(function)
   modified_data_list.append(v_function(data))

在这种情况下，这会产生一个列表，其中包含两个数据集，一个具有高斯噪声，一个具有拉普拉斯噪声。 我当前的问题：此设置仅有效，因为我为我制作的函数提供了默认参数。 我不确定是否有办法声明它们，以便我得到类似的东西：

functions = [add_gauss(*, 0, 0.1), add_laplace(*, 0, 0.1)]

其中“*”表示每个数据条目的值，因为它被矢量化函数修改。

这是可能的还是我应该改变方法？

Answer 1

一种可能性是编写一个返回函数的函数：

def add_gauss_func(a, b):
   def f(x)
       return x + np.random.normal(a,b)
   return f

如果您有兴趣了解更多信息，这将使用一个称为“闭包”的概念。

现在你可以做

functions = [add_gauss(0, 0.1), add_gauss(0, 0.2)]

对于具有不同高斯噪声的两个不同函数。

类似的技术可以用于拉普拉斯噪声函数。

实际上，如果您想真正花哨的话，这可能可以推广到def add_noise(f, *params)或类似的东西。