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一个是自己写一个函数
def Nweibull(a,size, scale)
return scale*numpy.random.weibull(a,size)
另外一个是换一个库, 用scipy.stats.weibull_min, 他需要三个参数:
from scipy.stats import weibull_min
n = 100 # number of samples
k = 2.4 # shape
lam = 5 # scale
x = weibull_min.rvs(k, loc=0, scale=lam, size=n)
对于上面的表达式,调用结果:
上面的表达式展开如下:
当调用 func() 时,每循环一次,将 lam 函数的地址存到 fs 中。因为在每次循环中 lam函数都未绑定 i 的值,所以直到循环结束,i 的值为3,并将 lam 中所用到的 i 值定为 3 ,因此真正调用(例如f 0 )的时候 i 值保持不变(为3)。
展开后的调用方法:
另一种将x换成i,就与传入的x值无关了。(这里 lambda 后面什么参数都不跟)
对于上面的表达式,调用结果:
上面的表达式展开如下(为了更直观,替换了变量):
当调用 func() 时,每循环一次,将 lam 函数的地址存到 fs 中。但是在每次循环中 lam函数都将 i 值绑定到了 x 上,所以直到循环结束,不同地址的 lam 函数的 x 值为都不一样,因此真正调用(例如 f 0 )的时候 x 值都为当时被绑定的值。
但如果给 lam 函数传了参数,例如 f 0 ,那么所有的调用结果都为传参的平方。与上面解释并不冲突,只是将传的参数绑定到了 x 上。
哈哈哈哈,和第二种好像,只是变了一个字符,那么结果就大不一样了,哈哈哈哈
对于上面的表达式,调用结果:
传不传参数都不影响结果。展开后:
虽然 lam 函数将 i 的值绑定到了 x 上,但函数体中并未使用 x,所以直到循环结束,i 的值变为3,才会在调用时使用。其实同第一种情况是一样的。
Lambda表达式是Python中一类特殊的定义函数的形式,使用它可以定义一个匿名函数。与其它语言不同,Python的Lambda表达式的函数体只能有唯一的一条语句,也就是返回值表达式语句。其语法如下:lambda 形参列表 : 函数返回值表达式语句下面是个Lam
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