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Question

我有一个函数，可以根据我的数据计算特征。这是它的虚拟样本

import numpy as np
val1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
val2=[2,4,6,8,10,12,14,16]
data=[]
def feature_cal(val):
    val=np.array(val)
    value=val*2
    data.append(np.mean(value))
feature_cal(val1)
feature_cal(val2)

我要在函数feature_cal中定义函数np.mean（）。
伪代码

def feature_cal(val,method):
    val=np.array(val)
    value=val*2
    data.append(method(value))
feature_cal(val1,method=np.mean())
feature_cal(val2,method=np.mean())

这将帮助我在不更改原始功能的情况下计算其他功能，例如np.std（），np.var（）

Answer 1

要传递该功能，您需要删除np.mean之后的括号：

import numpy as np

def feature_cal(val, method):
    val = np.array(val)
    value = val*2
    data.append(method(value))

feature_cal(val1, method=np.mean)
feature_cal(val2, method=np.mean)

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如果您需要将参数传递给np.mean，则可以使用functools.partial：

import numpy as np
import functools

def feature_cal(val, method):
    val = np.array(val)
    value = val*2
    data.append(method(value))

bound_function = functools.partial(np.mean, axis=1)
feature_cal(val1, method=bound_function)
feature_cal(val2, method=bound_function)

Answer 2

如果我正确地理解了您，则您需要传递可调用的函数，而不是像现在那样传递函数调用的结果。所以这行

feature_cal(val1,method=np.mean())

应该阅读

feature_cal(val1,method=np.mean)

Answer 3

您只需输入方法的名称（不带括号）并读取要调用的函数（带括号），就可以简单地将方法作为参数插入函数中

    def feature_cal(val,method):
        val=np.array(val)
        value=val*2
        data.append(method(value))



   feature_cal(val1,method=np.mean)

从外部将Python函数传递给另一个函数

3 个答案:

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