如何将函数传递给 Python 中的函数？

Question

我是 Python 的初学者/中级者。我已经将4th-order Runge-Kutta method (RK4) 编码到 Python 中。它基本上是在解决一个钟摆，但这不是重点。

我想通过以下方式改进 RK4 方法：我希望能够将函数 f 直接传递给 RK4 函数，即 RK4(y_0, n, h) 应该变为 RK4(f,y_0,n, H）。这将具有很大的优势，我可以将 RK4 用于描述其他系统的其他 f 函数，而不仅仅是这个钟摆。

我只是将简单的函数传递给 RK4，但我做错了。我如何在 Python 中做到这一点？

import numpy as np

def RK4(y_0, n, h):
    #4th order Runge-Kutta solver, takes as input
    #initial value y_0, the number of steps n and stepsize h
    #returns solution vector y and time vector t
    #right now function f is defined below

    t = np.linspace(0,n*h,n,endpoint = False)   #create time vector t
    y = np.zeros((n,len(y_0))) #create solution vector y
    y[0] = y_0 #assign initial value to first position in y
    for i in range(0,n-1):
        #compute Runge-Kutta weights k_1 till k_4
        k_1 = f(t[i],y[i])
        k_2 = f(t[i] + 0.5*h, y[i] + 0.5*h*k_1)
        k_3 = f(t[i] + 0.5*h, y[i] + 0.5*h*k_2)
        k_4 = f(t[i] + 0.5*h, y[i] + h*k_3)
        #compute next y        
        y[i+1] = y[i] + h / 6. * (k_1 + 2.*k_2 + 2.*k_3 + k_4)
    return t,y

def f(t,vec):
    theta=vec[0]
    omega = vec[1]
    omegaDot = -np.sin(theta) - omega + np.cos(t)
    result = np.array([omega,omegaDot])    
    return result

test = np.array([0,0.5])
t,y = RK4(test,10,0.1)

Answer 1

Python 函数也是对象。您可以像传递任何其他对象一样传递它们：

>>> def foo(): print 'Hello world!'
...
>>> foo
<function foo at 0x10c4685f0>
>>> foo()
Hello world!
>>> bar = foo
>>> bar()
Hello world!

只需将函数作为额外参数传递给您的 RK4 函数并将其用作局部变量。

Answer 2

您可以按照您的预期将函数传递给 Python 中的函数：

def call_function(f):
    f()

def my_function():
    print "OK"

call_function(my_function)  # Prints OK

也许您应该发布失败的代码？

Answer 3

这很简单。像这样更改RK4 函数的定义：

def RK4(f, y_0, n, h):

在这里，我添加了一个额外的参数，函数。

然后，当你调用RK4时，传递函数：

t, y = RK4(f, test, 10, 0.1)

当然，现在您可以替换不同的函数，而无需重新编写集成代码。

Python 中的函数只是另一种对象。你可以像做更多平淡无奇的物体一样传递它们。