そうです！以下は、関数定義を引数として取得するスクリプトの変更されたバージョンです。
`` `
def derivative（f、a、b）：
    H = 0.0001近似のステップサイズ
    return（f（b）-f（a）） /（b -a）

＃例の使用
def my_function（x）：
    x ** 2を返します

x = float（input（ "xの値を入力："））
print（ "x = {}でのf（x）の導関数は{}"。形式（x、派生（my_function、x -0.5、x + 0.5））））））
`` `
スクリプトのこのバージョンでは、関数my_functionは、ラムダ式の代わりに通常の関数定義を使用して個別に定義されます。微分関数は以前と同じままです。

この変更されたスクリプトを使用するには、独自の関数my_functionを通常の関数として定義し、導関数の最初の引数として渡すだけです。スクリプトは、xの指定された値でmy_functionの導関数を出力します。
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.