"Nested" 匿名 functions/function 在 Python 中处理

Question

这些天我在 Python 上工作，我想从我几年前上过的课程中移植一个简短的 Matlab 代码到 Python，但老实说我想不通看看是否可以用同样的方式来做，如果可以，如何做。

我在 Python 中苦苦挣扎的重要部分如下：

nk = @(x)1
for l=1:3 % calculate basis
    nk = @(x)(nk(x).*(x-1));
end

代码在 Matlab 中的工作原理：

nk = @(x)1 创建一个函数句柄 nk(x)，它可以被 nk(xi) 调用，例如xi=[1,2,3,4]，但截至目前它只会 return 1 因为它不依赖于变量 x，但是。

在for循环中，每次迭代都会将nk(x)乘以(x-1)（这里x被认为是一个"symbolic"变量，或者叫它什么，类似于你定义 lambda 函数的方式），最后它应该变成 nk = (x-1)*(x-1)*(x-1)。

它仍然是一个函数，我可以将其称为 nk(x)，其中 x 是一个包含我想要的任何值的数组。

Answer 1

以下分段线性插值的粗略示例可能会给您一个想法：

def interpolate(xs,ys):
    #assumes that xs and ys are same-length lists
    #of real numbers, with xs sorted
    def N(x):
        if x < min(xs) or x > max(xs): return False #we don't extrapolate
        if x == max(xs): return ys[-1]
        i = 0
        while xs[i] <= x:
            i+= 1
        m = (ys[i]-ys[i-1])/(xs[i]-xs[i-1])
        return ys[i-1] + m*(x - xs[i-1])
    return N

例如，

>>> f = interpolate([0,1,2],[1,2,4])
>>> f(0)
1.0
>>> f(0.7)
1.7
>>> f(1.9)
3.8
>>> f(2)
4
>>> f(2.1)
False

关键概念是闭包。请参阅 this 博客 post 以获得精彩的讨论（尤其是谈论函数工厂的部分）。

顺便说一句，您可以使用匿名函数创建闭包，但生成的代码可读性不是很好：

>>> f = (lambda x: (lambda y: x+y))
>>> g = f(3)
>>> g(2)
5

既然你提到了函数 "handles"，我不认为你真的想要匿名函数（特别是考虑到你的原始问题有更多的 Matlab 代码）。

"Nested" 匿名 functions/function 在 Python 中处理

"Nested" anonymous functions/function handles in Python

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