函数内部exec（）中定义的子函数的变通方法

Question

我正在编写一个需要包含子函数的函数，以便从scipy.optimize模块运行curve_fit函数。问题是进入子函数（我们称之为fitFunc）的变量数量取决于输入到主函数的数据帧中有多少列。下面是我的代码：

def function(mod_data):
    import numpy as np
    i = 0
    ps = len(mod_data.columns) - 7
    temp = '(xdat[0]**b)'

    while i != (ps-1):
        dummypy = '(xdat[' + str(i+1) + ']'
        temp = temp + '+' + dummypy + '**b)'
        i += 1

    xdat = mod_data.iloc[:,7:].values
    xdat = np.transpose(xdat)
    ydat = mod_data.iloc[:,1].values

    form = 'def fitFunc(xdat, a, b): return (a/ps) * (%s)' % temp
    exec(form)
    result = curve_fit(fitFunc, xdat, ydat, 
                       p0 = np.array([100000,.75]))
    return result

上面的mod_data是包含建模过程变量的数据帧^{<如果xdat分别有两行或三行，则cd5>}应为以下字符串：

# xdat has 2 rows
form = 'def fitFunc(xdat, a, b): return (a/ps) * ((xdat[0]**b)+(xdat[1]**b))'

# xdat has 3 rows
form = 'def fitFunc(xdat, a, b): return (a/ps) * ((xdat[0]**b)+(xdat[1]**b)+(xdat[2]**b))'

我意识到我可以定义函数，但问题是，在数据帧被输入函数之前，我不知道数据帧中实际有多少个变量，所以我遍历最后的列以找到那个数字，然后让代码根据变量的数量为我编写函数

从前面的问题中我知道exec在函数中有子函数时不起作用：Why doesn't exec work in a function with a subfunction?。因此，我在这里的目标是找到另一种方法来定义fitFunc子函数，这取决于xdat将从mod_data数据帧中拥有多少变量。提前谢谢你的建议

Answer 1

不需要动态创建函数并使用exec。只需在xdat上迭代即可

def fitFunc(xdat, a, b):
    return (a/ps) * sum(x**b for x in xdat)