Разделение сегмента блока на две части рекурсивно

Если я правильно понял принцип, вы могли бы использовать библиотеку символической алгебры sympy для выполнения этого расчета в этих строках.

 >>> from sympy import * >>> var('m0 m1') (m0, m1) >>> layer1 = [m0, m1] >>> layer2 = [m0*m0, m0*m1, m0*m1, m1*m1] >>> layer3 = [] >>> for item in layer2: ... layer3.append(m0*item) ... layer3.append(m1*item) ... >>> layer3 [m0**3, m0**2*m1, m0**2*m1, m0*m1**2, m0**2*m1, m0*m1**2, m0*m1**2, m1**3] 

Интервалы всегда равны.

Когда вам нужно оценить дистрибутив, вы можете использовать следующий код.

 >>> [_.subs(m0,0.3).subs(m1,0.7) for _ in layer2] [0.0900000000000000, 0.210000000000000, 0.210000000000000, 0.490000000000000] 

Я думаю, что проблема в вашем цикле while: он неправильно обрабатывает базовый случай вашей рекурсии. Он останавливается только тогда, когда итерации равны 0, но в противном случае продолжается цикличность. Если вы хотите отладить, почему это образует бесконечный цикл, я оставлю его вам. Вместо этого я сделал все возможное, чтобы исправить эту проблему.

Я изменил время на простое, сделав рекурсию немного более безопасным, не меняя итераций внутри подпрограммы, и сделал интервал локальной копией входного параметра. Вы используете изменяемый объект в качестве значения по умолчанию, что опасно.

 def binom_measuare(iterations, val_dct=None, span=[0, 1], p=0.4, temp=None): interval = span[:] ... ... print('DEBUG: iter before while', iterations) if iterations > 0: if temp % 2 == 0: print('DEBUG: iter after while (left)', iterations) # left interval = [interval[0] + (interval[1] - interval[0]) / 2, interval[1] / 2] binom_measuare(iterations-1, val_dct, interval, 0.4, temp) else: print('DEBUG: iter after while (right)', iterations) # right interval = [interval[0] + (interval[1] - interval[0]) / 2, interval[1]] binom_measuare(iterations-1, val_dct, interval, 0.4, temp) else: return val_dct 

Это заканчивается и, кажется, дает несколько разумные результаты. Тем не менее, я задаюсь вопросом о ваших вычислениях интервалов, когда правая граница часто может быть меньше, чем левая. Рассмотрим [0.5, 1.0] … рекурсия слева-ребенка будет на интервале [0.75, 0.5]; это то, что вы хотели?

Это моя адаптация ответа @Bill Bell на мой вопрос. Он обобщает идею, которую он предоставил.

 import matplotlib.pyplot as plt from sympy import var def binom_measuare(iterations, p=0.4, current_layer=None): var('m0 m1') if current_layer is None: current_layer = [1] next_layer = [] for item in current_layer: next_layer.append(m0*item) next_layer.append(m1*item) if iterations != 0: return binom_measuare(iterations - 1, current_layer=next_layer) else: return [i.subs(m0, p).subs(m1, 1 - p) for i in next_layer] 

Давайте построим вывод

 y = binom_measuare(iterations=12) x = [(i+1) / len(y) for i in range(len(y))] x = [0] + x y = [0] + y plt.plot(x, y) 

Думаю, у нас это есть.