TypeError：'function'对象不是可迭代的python

Question

for i in range(0,10):
    res_lsq = np.sqrt(np.mean((polynomial_fit(lambda i: 'theta' + str(i), xtr) - ytr)**2))
    rmse.append(res_lsq) 

我正在寻找使用最小二乘法拟合曲线的每个 M 次多项式的均方根误差。我想在我的 polynomial_fit 函数中改变权重参数，即 theta 从 theta0 到 theta9（浮点值），以将每个 m 次多项式的 RMSE 附加到 rmse 列表中。但它显示错误如下

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-4e717fdd943a> in <module>
      1 for i in range(0,10):
----> 2     res_lsq = np.sqrt(np.mean((polynomial_fit(lambda i: 'theta' + str(i), xtr) - ytr)**2))
      3     rmse.append(res_lsq)

<ipython-input-20-d7d3539688a0> in polynomial_fit(theta, x)
      1 def polynomial_fit(theta, x):
      2     """Polynomial model of degree (len(theta) - 1)"""
----> 3     return sum(t * x ** n for (n, t) in enumerate(theta))

TypeError: 'function' object is not iterable 

Answer 1

其实你的代码有不同的错误：

np.mean 需要一个数组（一个可迭代的）作为第一个参数。但是您正在传递一个函数polynomial_fit，它返回一个总和。 给np.mean 提供一个int 或float 不会引发任何错误，但这没什么用。例如，通常您希望获得 [1,2,3,4] (== 2.5 ) 的平均值，而不是“4”。

函数polynomial_fit 包含enumerate(theta)，但theta 不可迭代，因此您会收到TypeError: 'function' object is not iterable 类型的错误。

而这和lambda函数的内容有关，就像@erip所说的，哪个语句写成字符串。