在Python中，如何在函数中定义任意数量的索引变量？

Question

首先，提前感谢您接受我对Python的初学者理解。我来自MATLAB，希望这能提供一些背景知识

在MATLAB中，我将数学函数定义为：

f =@ (x) 2*x(1)^2 + 4*x(2)^3

在Python中，我写道：

def f(x):
   return 2*x(1)**2 + 4*x(2)**3

但我的另一个函数（创建梯度向量的有限差分法）中有一个错误：

line 9, in f
    return 2*x(1)**2 + 4*x(2)**3
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

（包含n个条目的输入X1，由原始方程中的变量数量指定，反馈到函数f（x）中，以在特定点进行计算）

更新2021-10-22 下面我已经包含了代码以供参考此代码当前有效。

我想知道的主要事情是，我如何为一个方程创建任意数量的变量，就像我在MATLAB中使用x（1），x（2）…x（n）所做的那样。有人告诉我应该使用def f(*x)，但是当我在f（x）上添加“*”操作符时，我得到了一个tuple index out of range错误

import math, numpy as np

def gradFD(var_init,fun,hx):
    df = np.zeros((len(var_init),1)) #create column vector for gradient output


    # Loops each dimension of the objective function
    for i in range(0,len(var_init)):
        x1 = np.zeros(len(var_init)) #initialize x1 vector
        x2 = np.zeros(len(var_init))
        x1[i] = var_init[i] - hx
        x2[i] = var_init[i] + hx

        z1 = fun(x1)
        z2 = fun(x2)

        # Calculate Slope
        df[[i],[0]] = (z2 - z1)/(2*hx)
        


    # Outputs:
    c = df #gradient column vector

    return c

和测试脚本：

import math
import numpy as np
from gradFD import gradFD

def f(x):
    return 2*x[0]**2 + 4*x[1]**3 #THIS IS THE NOW WORKING CODE
    #return 2*x**2 + 4*y**3
var_init = [1,1] #point to evaluate equation at

c = gradFD(var_init,f,1e-3)
print(c)

Answer 1

您的函数被调用f，但您正试图调用x(2)。出现错误是因为您试图将x作为函数调用，但x是一个numpy数组