在函数内部修改全局变量
我定义了一个函数:
def GMM(s1, s2, s3, s4, s5, a):
"""The GMM objective function.
Arguments
---------
si: float
standard deviations of preference distribution
a: float
marginal utility of residutal income
Paramters
---------
Px: array (1,ns)
projector onto nonprice characteristic space
xk, z: arrays (J, 5) and (J, 12)
nonprice char. and instruments
invW: array (12, 12)
GMM weight matrix
Returns
-------
float."""
delta = invert(s1, s2, s3, s4, s5, a, delta0) # Invert market shares to get mean utility
bmean = np.dot(Px, delta) # Project delta onto charancteristic space
xihat = delta - np.dot(xk, bmean) # Compute implied unobservable prod. quality
temp1 = np.dot(xihat.T, z)
if np.any(np.isnan(delta)) == True:
value = 1e+10
else:
value = np.dot(np.dot(temp1, invW), temp1.T)
return np.sqrt(value)
我想问的是关于函数内部的变量 delta
。在函数外面,我会设置一个初始值 delta0
。最终,我想要最小化这个函数。我希望每次函数 GMM
被调用时,之前的 delta
能作为新的 delta0
。我尝试把 delta0
定义为全局变量,但好像没有成功……可能是我自己搞错了。不过,我在这里看到过,一般来说这样做不是个好主意。有什么建议吗?
3 个回答
4
当遇到这种情况时,我常用的一个简单方法是把一个对象放进一个模块里,这样它就能放在一个所有程序都能访问的命名空间里。虽然这个方法有点笨,但我发现这样可以消除关于全局变量的任何模糊性。如果是独立的东西,我会放进 os
里;如果是整个项目,我通常会创建一个空的 Python 文件,叫做 my_globals
,然后导入它,比如:
import my_globals
my_globals.thing = "rawp"
def func():
my_globals.thing = "test"
func()
print my_globals.thing # "test"
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globalVariable = 0
def test():
global globalVariable
globalVariable = 10
test()
print globalVariable
你可以通过这种方式来编辑一个全局变量。
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有很多方法可以实现你想要的效果。在下面的例子中,delta会在函数调用之间保存。
1- 类
class Example:
def __init__(self, value):
self.delta = value
def gmm(self):
self.delta += 1
return self.delta
e = Example(0)
print e.gmm()
2- 生成器
def gmm():
delta = 0
while True:
delta += 1
yield delta
for v in gmm():
print v
3- 函数属性
def gmm():
gmm.delta += 1
return delta
gmm.delta = 0
4- 全局变量(正如你所说,不推荐使用):
delta = 0
def gmm():
global delta
delta += 1
return delta
等等...