Certainly! Here's a modified version of the script that takes a function definition as an argument:
``` 
def derivative(f, a, b):
    h = 0.0001  # Step size for approximation
    return (f(b) - f(a)) / (b - a)

# Example usage
def my_function(x):
    return x ** 2

x = float(input("Enter a value for x: "))
print("The derivative of f(x) at x = {} is {}".format(x, derivative(my_function, x - 0.5, x + 0.5)))
``` 
In this version of the script, the function my_function is defined separately using a regular function definition instead of a lambda expression. The derivative function remains the same as before.

To use this modified script, simply define your own function my_function as a regular function, and then pass it as the first argument to the derivative function. The script will output the derivative of my_function at the specified value of x.
แน่นอน! นี่คือเวอร์ชันแก้ไขของสคริปต์ที่ใช้คำจำกัดความฟังก์ชันเป็นอาร์กิวเมนต์: ``` def Derivative(f, a, b): h = 0.0001 # ขนาดขั้นตอนสำหรับการประมาณค่าส่งคืน (f(b) - f(a)) / (b - a) # ตัวอย่างการใช้งาน def my_function(x): return x ** 2 x = float(input("Enter a value for x: ")) print("อนุพันธ์ของ f(x) ที่ x = {} คือ {}".format(x, อนุพันธ์(my_function, x - 0.5, x + 0.5))) ``` ในสคริปต์เวอร์ชันนี้ ฟังก์ชัน my_function ถูกกำหนดแยกต่างหากโดยใช้คำจำกัดความฟังก์ชันปกติแทนนิพจน์แลมบ์ดา ฟังก์ชันอนุพันธ์ยังคงเหมือนเดิม หากต้องการใช้สคริปต์ที่แก้ไขนี้ เพียงกำหนดฟังก์ชัน my_function ของคุณเองเป็นฟังก์ชันปกติ จากนั้นส่งผ่านเป็นอาร์กิวเมนต์แรกของฟังก์ชันอนุพันธ์ สคริปต์จะส่งออกอนุพันธ์ของ my_function ตามค่าที่ระบุของ x
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence