矢量化這與NumPy的,以避免需要循環:
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]
對於表:
import pandas as pd
pd.DataFrame({'x' : x, 'gauss' : gaussian(x)})
至於您的評論:
我的導師說在函數外面定義x更好。如果s 和m只存在於函數內部,我怎麼能達到它們 - 或者 我應該以另一種方式來解決這個問題嗎?
這主要取決於你是否想x
是的m
和s
功能。如果總是這樣,那麼它是x
,你應該納入您的函數(函數體中定義本地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
無論哪種方式,有沒有需要處理global
這裏,這就是你應該可能會避免,除非你有一個很好的理由。
在我上面第一次定義的gaussian
中設置事物的方式,您將x
,m
和s
作爲自變量。也就是說,您可以指定一些不依賴於m
或s
的其他x
。如果您希望x
始終是m
和s
的函數,那麼將其直接合併到您的函數中,以避免必須在函數之外指定它。
是的,它的作品,但它不是作弊嗎?哈哈 –
爲什麼作弊?我不明白你的意思。你有一個計算高斯概率的函數,並且如你所提到的那樣使用它作爲X值!如果這樣做,你介意接受這個作爲你的答案嗎? – xrr