我试图创建一个随机变量列表wtfuns
,我可以调用它:wtfuns[i](size=1000)
来返回一个包含1000个特定随机变量样本的列表。为此,我使用lambda函数,如下所示:
wtfuns = []
pvals = [0.3,0.5,0.7]
for p in pvals:
wtfuns.append(('bernoulli p='+str(p),lambda **x: binom(p,**x)))
for i in range(3):
print(wtfuns[i][1](size=1000).mean())
输出
0.686
0.684
0.706
也就是说,在wtfuns[:,1]
列中,我有相同的二项式随机变量,参数为0.7。但是,
for p in pvals:
print(wtfuns[0][1](size=1000).mean())
产生
0.311
0.524
0.67
不知何故,p值通过引用传递给lambda函数。发生了什么事?我完全糊涂了
是的,您的第一个定义捕获了对
p
的引用。随着p
的变化,函数也随之变化。解决方案是使用一种技巧,将lambda转换为闭包:“p=p”这个东西将p的当前值捕获到一个局部变量中,该变量与函数一起携带
相关问题 更多 >
编程相关推荐