返回一个带有动态变量名的函数，用于例如适合

问题描述

如何最好地返回具有动态变量名称的函数？ 通常应该避免它。 但是由于外部包的限制，这可能并不总是可行的。例如。 LMFit 使用显式变量名称来处理模型的参数。

如果函数是

def (x,y):
    return y*x

然后需要通过参数的显式名称 y 来寻址。

对于复杂的通用拟合模型，可能需要动态生成具有不同参数的模型，例如：

def make_model(x,myDict):
    
    ...
    def myModel(x,V1,V2):
        ...
        ...
        return result

    return myModel

在本例中，我想将变量 V1 和 V2 的名称更改为例如myDict 的键。这可能吗？是否应该这样做，如果不这样做，我该如何创建一个具有可交换变量名称的函数以在此类包中使用？ 我不想让它们被称为 V1 和 V2，因为在稍后处理它们时（并且当参数大于 5 时），跟踪用户的名称可能很笨拙。>

解决方法

这可能吗？

简短的回答是“不”。 lmfit.Model 类检查模型函数以确定参数名称。这是一个对用户有利的重要特性：参数应该被命名，而不是按照某种语法上重要但语义上毫无意义的顺序放置。

您可以使用 scipy.optimize.curve_fit 之类的东西。为此，变量从具有属性的参数对象减少到浮点值，这些浮点值必须处于一致但最终毫无意义的顺序。避免使用curve_fit还有其他原因，但是这种对“拟合参数”的糟糕抽象真的很不幸——就像作者忘记了他们在使用 Python 并认为他们正在编写 Fortran77。

或者您可以使用 lmfit.minimize 并编写自己的目标函数（对于曲线拟合，只需返回“（数据模式）/不确定性”）。使用该接口，您传递一个 lmfit.Parameters 对象 - 本质上是一个（有序的）Parameter 对象字典，然后您将其解压到您的目标函数中。

是否应该这样做，如果不这样做，

我会说“可能不是”，并且您不应将参数命名为 V1、V2 等，除非这对您和处理结果的人员有意义。如果你告诉我 V1 是 100.2 而 V2 是 0.75，我会说“哦，好吧...”。 OTOH，如果你告诉我 Volume1 是 100.2 而 Velocity2 是 0.75，现在我开始明白了。名字很重要。

我还能如何创建具有可交换变量名称的函数以在此类包中使用？

使用命名参数构建函数，然后跟踪它们。