如何让一个功能重复多次？答案

【问题标题】：How to have a function repeat itself multiple times?如何让一个功能重复多次？
【发布时间】：2021-11-22 22:56:21
【问题描述】：

所以我想生成 ???? 0 到 1 之间的随机浮点数并计算平均值。然后重复这个？？？？次。我想稍后用它做一个直方图。

这是我目前想出的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

#random float number between 0 and 1
x=np.random.random(n)

print(np.mean(x))

#building my function
def myFunction(n,m):
    for n in x:
        return(np.mean(x))

print(myFunction(5,10))

所以当然这只会给我一个平均值，我的问题是如何构建我的函数来重复自己？？？？次？

【问题讨论】：

多次计算平均值有什么意义？您每次都传递相同的参数，因此您将获得相同的结果。无论如何，一旦您执行return，该功能就完成 - 不会再发生循环迭代。
我每次都会得到 n 个随机数，所以每次我都需要计算一个新的平均值
一个函数只能返回一次。
这就是循环的用途。
但是每次循环都不会得到不同的随机数。它每次都处理相同的随机数。

标签： python python-3.x numpy

【解决方案1】：

你不需要任何循环。

与其生成n 元素m 的随机数组，不如创建一个n x m 数组并使用numpy 的API 沿第二个轴取平均值：

import numpy
m = 10
n = 5

x = numpy.random.random(size=(n, m))
means = x.mean(axis=1)

【讨论】：

我认为大小应该是(m, n)。
@KellyBundy 它可以是任何一个，你只需要选择正确的轴来计算平均值

【解决方案2】：

你的尝试有点不对劲。您将n 传递给函数，但您也可以执行for n in x。所以 n 被覆盖，但 x 也是一个数字，所以它不会迭代你想要的方式。 for 循环可以嵌套，因此您可以初始化两个列表，一个将是 m 中每次运行的平均值，另一个将在 m 中存储每次运行中的所有值以返回平均值。

def myFunction(n,m):
    mean_list = []

    for _ in range(m):
        inner_list = []

        for i in range(n):
            inner_list.append(np.random.random())

        mean_list.append(np.mean(inner_list))

    return mean_list

这会返回一个手段列表，m 是准确的意思。所以

myFunction(5, 10)

返回（例如）

[0.6635917645438433, 0.5569813806972684, 0.5869406453209447, 0.48729391271790945, 0.6276934115328581, 0.6109176360963581, 0.45357579860009095, 0.611056289890255, 0.15579494695767637, 0.5097066251736436]

【讨论】：

【解决方案3】：

请看下面代码中的cmets进行解释：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import random

#Your function should contain a loop:
def myFunction(n,m):
  # This loop is the "repeat M times" part. The variable "i"
  # will count 0 to M - 1, a total of "M" iterations
  for i in range(m):   
    #Everything inside here will run "M" times 
    x = np.random.random(n) # Here we generate N random numbers
    mean = np.mean(x) #Here is the mean
    
    #Print the means
    print("Iteration {} mean: {}".format(i, mean))

myFunction(5,10) #Call it with N = 5 and M = 10

【讨论】：

【解决方案4】：

您的代码不起作用，因为return 结束了函数，您必须返回某种类型的列表或数据容器 (1)。另一种选择是使用您想要的参数运行外部循环 (2)。

例如。 1

def mf(m, n):
    return np.mean(n)

data = []

for x in range(m):
    data.append([x, mf(m, n)])

2

def mf(m, n):
    data = []
    for x in range(m):
        data.append([x, np.mean(n)])
    return data

【讨论】：

【解决方案5】：

您的代码存在一些问题。

首先，由于您在函数外部创建了 x，因此它只创建了 n 个随机值并重复使用相同的 x 值，从而得到相同的均值。

其次，当你在for循环中使用return时，它将停止for循环并在第一次迭代中退出函数，导致只有一个输出。

更好的方法

import numpy as np # numpy has random module
import matplotlib.pyplot as plt

def myFunction(n,m):
    list = []
    for i in range(m):
        x = np.random.rand(n)
        list.append(np.mean(x))
    return np.array(list)

# Even better way is to use list comprehension
def myFunction(n,m):
    list = np.array([np.mean(np.random.rand(n)) for i in range(m)])
    return list

【讨论】：

【解决方案6】：

你需要在循环中创建随机数组，所以每次得到的随机数都不一样。

循环应该将所有结果收集到一个列表中，并返回该列表。您可以使用列表推导来做到这一点。

def myFunction(n,m):
    return [np.mean(np.random(n)) for _ in range(m)]

【讨论】：