Numpy np.any диапазон или порог

На ваш второй вопрос был дан ответ, но что касается вашего первого:

, что точно фиксирует захват?

blockquote>

Scoping in Python является динамическим и лексический. Закрытие всегда будет помнить имя и область действия переменной, а не объект, на который она указывает. Поскольку все функции в вашем примере создаются в одной области и используют одно и то же имя переменной, они всегда ссылаются на одну и ту же переменную.

EDIT: Что касается вашего другого вопроса о том, как преодолеть это, способы, которые приходят на ум:

1. Наиболее кратким, но не строго эквивалентным способом является , рекомендованный Адриеном Плиссоном . Создайте лямбда с дополнительным аргументом и установите значение по умолчанию для дополнительного аргумента для объекта, который вы хотите сохранить.
2. Немного более подробный, но менее хакерский - это создать новую область при каждом создании лямбда:

   >>> adders = [0,1,2,3]
   >>> for i in [0,1,2,3]:
   ...     adders[i] = (lambda b: lambda a: b + a)(i)
   ...     
   >>> adders[1](3)
   4
   >>> adders[2](3)
   5
   

   Область здесь создается с использованием новой функции (лямбда, для краткости), которая связывает ее аргумент и передает значение, которое вы хотите связать в качестве аргумента. Однако в реальном коде вы, скорее всего, будете иметь обычную функцию вместо лямбда для создания новой области:

   def createAdder(x):
       return lambda y: y + x
   adders = [createAdder(i) for i in range(4)]