将变量作为函数的参数

Question

所以我需要使用一个变量（n）作为另一个函数（参数）的默认值。

def fit(X_train,Y_train):
   df=pd.DataFrame(np.column_stack((X_train, Y_train)))
   global n
   var=parameters()
   n = df.shape[1] - 1

我想将 'n' 的值用作下面给出的函数 'parameter' 作为默认参数的参数。我必须将一个全局变量声明为 n=0，否则会报错，提示名称 n 未定义。

def parameters(degree = 1, nof = n):
   global d
   d=degree
   f=n
   nof=f
   return nof

现在 'f' 始终具有来自函数 fit 的 n 值。因此，每当我在调用函数参数nof 时输入另一个nof 值时，都会将自身更改为n 的值。 只有当用户没有为 nof 指定任何值时，我才希望 nof 的值为 'n'。有什么办法吗？

Answer 1

默认值是在声明函数时设置的，而不是在运行时设置的。当您修改变量时，这可能会导致令人惊讶的行为：

n = 1

def parameters(nof = n):  # The default argument is n, but...
   return nof

n = 5

print(parameters())  # This prints 1, not 5!

与其将默认变量设置为n，不如只在函数运行时应用该默认值，使用None 作为占位符：

def parameters(nof = None):
    if nof is None:
        nof = n  # The 'global' keyword isn't necessary, but you can include it to be explicit

    return nof

或者，如果您只在fit 函数内部使用parameters 函数，您可以将其设为内部函数以避免处理全局变量。这个内部函数将自动访问外部函数的作用域：

def fit():
   n = 0  # Not global scoped

   def parameters(nof = None):
       if nof is None:
           nof = n  # This is the same 'n' defined above
       return nof

   var = parameters()  # This returns 0
   n = 1
   var = parameters()  # This returns 1