Python：设置函数的最大值并循环查找数组中下一个值的最大值答案

【问题标题】：Python: Set the maximum of a function and loop around to find the maximum of the next value in an arrayPython：设置函数的最大值并循环查找数组中下一个值的最大值
【发布时间】：2016-06-14 13:42:18
【问题描述】：

当我给它一个值范围时，我试图找到函数的最大值，然后将相同的值放入一个数组中以供以后使用。在这种情况下，我有 2 个参数，一个是 x，另一个是 theta。我的问题是它没有循环到列表中的下一个 x 值。有没有办法让它循环并将最大值设置为数组？

import sympy.mpmath as mp 
import numpy as np
import scipy.optimize as sc
from scipy.optimize import fmin
import matplotlib.pyplot as plt


#INPUT
c = 299792458. #speed of light
f = 300e6 #frequency
lmda = c/f #lambda
C = 0.5772 #Euler's constant

def E(x):

      i = [] #creates an empty list

      for z in x:

           def kl(x):
           return (2*np.pi/lmda)*x*lmda/2

           def U(theta):
                 u = (np.cos(kl(z)*np.cos(theta))-np.cos(kl(z)))/np.sin(theta)
           return u

           theta = np.linspace(0.0001,np.pi,1000)
           E_max = fmin(lambda theta: -U(theta), 0)

           i+=[E_max]

return np.array(i)

def Denom(x):

y = [] #creates an array

for z in x:

    def kl(x):
        return (2*np.pi/lmda)*x*lmda

    def Integrand(x):
        f =np.abs( mp.ci(kl(x)) + 0.5*np.sin(kl(x))*(mp.si(2*kl(x))-2*mp.si(kl(x))) + 0.5*np.cos(kl(x))*(2*mp.ci(kl(x)) - mp.ci(2*kl(x))))
        return f

    PWR_tot = Integrand(z)
    y+=[PWR_tot]

return np.array(y)


x = np.linspace(0.0001,5.,1000)

Directivity = E(x)/Demon(x)

plt.plot(x,Directivity)
plt.ylim(ymin = 0)
plt.show()

【问题讨论】：

您的 return 语句不会缩进到它们返回的函数中。您还可以在循环内定义 kl（两次！？）、积分和 U。在循环上方定义它们，如果需要，在循环中调用它们
你的缩进问题太多了。该代码不会运行。仔细查看它，并修复缩进 E() 和 Denom() 必须缩进它们的代码套件。您的返回需要缩进，您的函数内部函数定义很奇怪，应该删除并放入主代码块中
您能详细说明“缩进到函数中”是什么意思吗？

标签： python arrays function loops

【解决方案1】：

您的代码结构不正确，这就是您没有得到任何结果的原因。首先，在 for 循环中定义函数。这不会产生错误，但您真正想要做的是更早地定义函数，然后在 for 循环中调用它，如下所示：

def myfunction(x):
  return x+ 3

for y in range(0,4):
  print( myfunction(y) )

还请注意，正如 joel goldstick 所指出的，return 语句必须缩进才能属于该函数。否则，该函数将不返回任何内容。 E(x) 函数中的每个语句也是如此。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是您在上面要求的详细说明：

您的代码：

def E(x):

i = [] #creates an empty list

for z in x:

    def kl(x):
        return (2*np.pi/lmda)*x*lmda/2

    def U(theta):
        u = (np.cos(kl(z)*np.cos(theta))-np.cos(kl(z)))/np.sin(theta)
        return u

    theta = np.linspace(0.0001,np.pi,1000)
    E_max = fmin(lambda theta: -U(theta), 0)

    i+=[E_max]

return np.array(i)

您的代码进行了一些修改以修复缩进问题：

def kl(x):
    return (2*np.pi/lmda)*x*lmda/2

def U(theta):
    u = (np.cos(kl(z)*np.cos(theta))-np.cos(kl(z)))/np.sin(theta)
    return u


def E(x):

    i = [] #creates an empty list

    for z in x:
        theta = np.linspace(0.0001,np.pi,1000)
        E_max = fmin(lambda theta: -U(theta), 0)

        i+=[E_max]   # this line looks weird is E_max an list?
        #perhaps:
        i.append(E_max)

    return np.array(i)

这只是代码的顶部。底部需要类似的处理。还要在你的循环中加入一些打印语句，看看它们是否在做你认为应该做的事情

【讨论】：