Numpy 随机数生成器和 lambda 函数

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如何解决Numpy 随机数生成器和 lambda 函数？

我正在尝试创建一个随机变量列表 wtfuns，我可以将其调用为：wtfuns[i](size=1000) 以返回特定随机变量的 1000 个样本的列表。为此，我使用 lambda 函数如下：

wtfuns = []
pvals = [0.3,0.5,0.7]
for p in pvals:
    wtfuns.append(('bernoulli p='+str(p),lambda **x: binom(p,**X)))

for i in range(3):
    print(wtfuns[i][1](size=1000).mean())

输出

0.686
0.684
0.706

也就是说，在 wtfuns[:,1] 列中，我有相同的二项式随机变量，参数为 0.7。然而，

for p in pvals:
    print(wtfuns[0][1](size=1000).mean())

生产

0.311
0.524
0.67

以某种方式将 p 值通过引用传递给 lambda 函数。到底是怎么回事？我完全糊涂了。

解决方法

    wtfuns.append(('bernoulli p='+str(p),lambda p=p,**x: binom(p,**X)))

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的Numpy 随机数生成器和 lambda 函数全部内容，希望文章能够帮你解决Numpy 随机数生成器和 lambda 函数所遇到的程序开发问题。

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