在Python中传递参数化函数句柄

Question

我有一个通用函数,它定义了我计划使用的ODE形式scipy.integrate.odeint,例如:

def my_ode(K, tau, y, u):
  return K*u/tau - y/tau  # dydt

我的代码中有几个对象,它们都具有定义的形式的动态my_ode,但具有唯一的参数K和tau.我希望能够my_ode在我初始化对象时使用已设置的参数传递一个独特的句柄,这样当我更新我的对象时,我所要做的就是soln = odeint(my_ode, t, y, u)模拟时间t.

例如,如果我定义一个类:

class MyThing:
  def __init__(self, ode, y0):
    # I would rather not maintain K and tau in the objects, I just want the ODE with unique parameters here.
    self.ode = ode
    self.y = y0
    self.time = 0.0

  def update(self, t, u):
    # I want this to look something like:
    self.y = scipy.integrate.odeint(self.ode, t, self.y, u)

当我初始化MyThing基本上分配参数的实例K并tau在初始化时永远不需要再次传递它时,我可以使用Lambdas 吗？我有点卡住了.

Answer 1

使用 lambda 的解决方案

看起来我可以在初始化对象时使用 lambda 来生成唯一的函数句柄来完成这项工作。为了与 兼容odeint，我需要定义我的函数，以便前两个参数是时间和初始状态：

def my_ode(t, y, u, K, tau):
  return K*u/tau - y/tau  # dydt

接下来我可以MyThing使用 lambda 来初始化对象来设置Kandtau为：

thing1 = MyThing(lambda t, y, u: my_ode(t, y, u, 10.0, 0.5), 0.0)

被分配的函数句柄thing1.ode现在是 lambda 返回的函数句柄（这可能不是正确的说法），其值为K和tauset。现在thing1.update，我需要进行一些更改才能使其正常工作odeint：

def update(self, t_step, t_end, u):
  t_array = np.arange(self.time, t_end, t_step)  # time values at which to evaluate ODE
  response = scipy.integrate.odeint(self.ode, self.y, t_array, (u,))
  self.y = response[-1]  # current state is the last evaluated state

让我有点困惑的一件事是 ODE 的任何额外参数都需要作为元组传递给odeint. 这似乎非常适合我想要的。

还有一种更面向对象的方法scipy.integrate.ode，它允许逐步集成函数，并且非常适合我的模拟目的。为此，我设置了对象的 ODE 并使用以下内容更新它：

class MyThing():
  def __init__(self, ode, y0):
    self.ode = integrate.ode(ode)  # define the ODE
    self.ode.set_integrator("dopri5")  # choose an integrator
    self.ode.set_initial_value(y0)

  def update(self, u, t_step):
    """Update the ODE step-wise."""
    self.ode.set_f_params(u)  # need to pass extra parameters with this method
    self.ode.integrate(self.ode.t + t_step)  # step-wise update
    return self.ode.successful()
  
  def get_output(self):
    """Get output from ODE function."""
    return self.ode.y