试图从从其他文件导入的函数中读取数据时出现问题

Question

我是一个正在努力提高我的python技能的新手。我正在研究一项任务，可能有教学如何访问变量，过程，函数等从其他文件作为"软介绍"的意图;到面向对象编程

任务是编写一个函数，读取文件并返回三个数组，这些数组由一个数字组成，对应于导入文件中的一些元素，然后在matplotlib中绘制它们。Pyplot以查看在一些迭代过程中一些汇总度量是如何发展的。

任务中给出的文件(您应该导入和读取)如下所示:

# This program is needed in Problem 6.5 Interpret output from a program.
from math import sin, cos, pi
def f(x):
return sin(x)
def df_approx(f, x, delta_x):
print(delta_x, f(x+delta_x)- f(x))
return (f(x+delta_x)-f(x))/delta_x
#return (f(x+delta_x)-f(x-delta_x))/(2*delta_x)

x = pi/3
for n in range(1, 20):
delta_x = 10**(-n)
calculated = df_approx(f, x, delta_x)
exact = cos(x)
rel_err = abs(calculated - exact)/abs(exact)
abs_err = abs(calculated - exact)
print("delta_x: %e, df_approx: %13.10e, df_exact: %13.10e, abs_error: %e, 
#rel_error: %e, n=%d" % (delta_x, calculated, exact, abs_err, rel_err, n))

给定的文件输出如下:

0.1 0.045590188541076104
delta_x: 1.000000e-01, df_approx: 4.5590188541e-01, df_exact: 5.0000000000e-01, abs_error: 4.409811e-02,           #rel_error: 8.819623e-02, n=1
0.01 0.004956615757736871
delta_x: 1.000000e-02, df_approx: 4.9566157577e-01, df_exact: 5.0000000000e-01, abs_error: 4.338424e-03,           #rel_error: 8.676848e-03, n=2
............................................................................................
delta_x: 1.000000e-19, df_approx: 0.0000000000e+00, df_exact: 5.0000000000e-01, abs_error: 5.000000e-01,           #rel_error: 1.000000e+00, n=19

问题是:

我试图从函数df_approx访问数据，除了变量delta_x,abs_error和n从给定任务的导入文件。不幸的是，我只能访问部分数据，而不是全部。

例如，如果我尝试像这样访问变量calculated = df_approx(f, x, delta_x)的值:

import approx_derivative_sine as apx
approx_values = np.array(apx.calculated)
print(approx_values)

它只返回0.0。

或者如果我尝试像这样访问变量apx.delta_x

delta_x = apx.delta_x
print(delta_x)

它只返回1e-19。

如果我尝试通过for循环访问数据，它也会崩溃或不返回任何我想要的结果，因此故事继续。

我的问题是

1. 当我以适当的方式从其他文件导入时，我如何访问我需要的变量?我想要导入文件产生的所有数据，而不仅仅是其中的一部分。
2. 如何访问导入文件中for循环中的所有数据?

这是我到目前为止写的代码

from approx_derivative_sine import df_approx, f, x, delta_x
def read_from_file():
approximation = df_approx(f,x,delta_x)
print(approximation)
read_from_file()

如果有人能好心地帮助我，给我提供一些解决这个问题的方法，我将非常感激。

Answer 1

您可以将for循环期间产生的所有值存储在list或dict中，并将其导入以供使用。单个变量将只保留一个值(最近的一个)，因此必须使用某种类型的容器来存储多个值。

一种方法(示例):

lst = []
for n in range(1, 20):
delta_x = 10**(-n)
calculated = df_approx(f, x, delta_x)
exact = cos(x)
rel_err = abs(calculated - exact)/abs(exact)
abs_err = abs(calculated - exact)
lst.append([delta_x, calculated, rel_arr, abs_err]

然后像这样使用:

import approx_derivative_sine as apx
for item in apx.lst:
print(item[0], item[1], item[2])

---

否则，您可以导入函数定义并在新文件中使用参数调用它以生成值。这是首选方式。

# I am changing function name so that you get it better
from approx_derivative_sine import df_approx as dfa
x = pi/3
for n in range(1, 20):
delta_x = 10**(-n)
calculated = dfa(f, x, delta_x)
exact = cos(x)
rel_err = abs(calculated - exact)/abs(exact)
abs_err = abs(calculated - exact)
print("delta_x: %e, df_approx: %13.10e, df_exact: %13.10e, abs_error: %e, 
#rel_error: %e, n=%d" % (delta_x, calculated, exact, abs_err, rel_err, n))