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python ユークリッド距離を使って、近似誤差をグラフに出力する

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前回と似たような質問ですいません。
元の関数とフ―リエ級数展開した式の近似誤差をグラフに出力したいです。
数式の間違いがあり、それを正したところ、また間違ったグラフが出力されるようになってしまいました。
以前、回答をして下さった方のプログラムを少し変更しました。
def func_f(t)のところは特に間違いはないと思います。
間違いがあるとすると、def func_g(t,k)の部分と思います。フ―リエ級数展開した式は確認して確実にあっています。(return (-1)*(1.0-np.power(-1,k))*(np.sin(k*np.pi*t)/(k*np.pi)))
for文のインデントなど色々試しましたが、どれもうまくいきません。
~追記~
func_g(t,k)のところを少し変えました。
グラフの形は理想に近付きましたが、まだ少し違います。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 変換元関数
def func_f(t):
    def func_f_element(t):
        if -np.pi <= t < 0:
            return 1 # func_f(t) = t
        if 0 <= t < np.pi:
            return 0
    f = np.vectorize(func_f_element)
    return f(t)

# 変換先関数 K項まで展開
def func_g(t, k):
    return (-1)*(1.0-np.power(-1,k))*(np.sin(k*np.pi*t)/(k*np.pi))
    s = (1.0/2.0)
    for k in range(1,K):
        s = s + func_g(t,k+1)
    return s


def diff(K):
    dt =  0.01
    start   = -1.0*np.pi
    end     =  1.0*np.pi
    t = np.arange(start, end, dt)
    return np.linalg.norm(func_f(t)-func_g(t, K), ord=2)

# maxK = np.arange(-np.pi, np.pi, 0.01).size
maxK = 100
K = np.arange(1,maxK, 1)  
r = []
for k in range(1,maxK):
  r.append( diff(k) )

fig=plt.figure(0)
plt.plot (K, r, linewidth=1.0, color="r",linestyle="solid",label="$ f(t)=1 or 0 $")
plt.xlabel("$K$-th approximation", fontsize=14, color="black")
plt.ylabel("error", fontsize=14)
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()
fig.savefig('fig323.pdf')
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