関数変数を別の関数のパラメータとして参照する方法は？

Question

別の関数（function_B）のパラメータを反復処理で最適化する関数（function_A）を書きたいと思います。一定の基準に基づいて結果を最適化するだろう

def function_B(a=10, b=12, c=14, d= 18): 
    value = (...) 
    return value 

今私は、パラメータa、b、cの組み合わせを見つけたい、d：そのパラメータが最適化される機能。

def function_A(variable = a, min = 10, max = 20): 

    value = np.zeros((max - min + 1)) # initialize an empty vector to store results 
    count = 0 

    for i in np.linspace(1, 20, 20, endpoint=True): 
     ans = function_B(variable = i) 
     value[count] = ans 
     count = count + 1 

    return value 

問題がある、私はaを指定する方法がわからない。だから私は、次の関数を書く - - たとえば、ユーザーが最適化するために、どのパラメータを指定することができ、この場合には、我々はパラメータaを最適化することを選択しますfunction_A。私が使用してみました：

function_A(variable = a, ...)

function_A(variable = 'a', ...)

どちらも作品... 'a'を指定する方法を私は反復処理するパラメータのですか？

def A(a=5, b=4): 
    return a, b 

def B(var): 
    x = {var:'numberyouwant'} 
    return A(**x) 

だからあなたの場合には、文字列として変数を渡し、dictonaryにこれを渡し、最後にキーワードとして変数を使用すると、あなたが最適化したいparemeterであなたの機能を更新します。ここでは

Answer 1

は非常に単純化した例です。

def function_A(variable = 'a', min = 10, max = 20): 

    value = np.zeros((max - min + 1)) # initialize an empty vector to store results 
    count = 0 

    for i in np.linspace(1, 20, 20, endpoint=True): 
     temp_dict = {variable: i} 
     ans = function_B(**temp_dict) 
     value[count] = ans 
     count = count + 1 

return value