functools.partial与scipy配合异常求助：偏函数调用返回-inf

问题重现 #

定义逆正态分布CDF函数并使用functools.partial绑定参数：

import functools
from scipy.stats import norm

def InvNormal(q,a,b):
    return  norm.ppf(q,a,b)
F_invs = functools.partial(InvNormal,0,1)

执行测试代码：

print(InvNormal(0.3,0,1))
print(F_invs(0.3))

得到结果：

-0.5244005127080409
-inf

问题原因 #

functools.partial按位置顺序绑定参数：

• 原函数InvNormal的参数顺序为(q,a,b)
• partial(InvNormal,0,1)会把0绑定给第一个参数q，1绑定给第二个参数a
• 调用F_invs(0.3)时，0.3会被传入第三个参数b，实际执行norm.ppf(0, 1, 0.3)
• 当q=0时，正态分布的分位函数（PPF）返回负无穷，因此得到-inf

解决方法 #

使用关键字参数绑定a和b，确保后续传入的参数始终对应q：

import functools
from scipy.stats import norm

def InvNormal(q,a,b):
    return norm.ppf(q,a,b)

# 用关键字参数固定a和b的值
F_invs = functools.partial(InvNormal, a=0, b=1)

print(InvNormal(0.3,0,1))
print(F_invs(0.3))

执行后会得到正确结果：

-0.5244005127080409
-0.5244005127080409

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bernardo Pagnoncelli