在返回向量的函数上使用 Numpy Vectorize [英] Using Numpy Vectorize on Functions that Return Vectors

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本文介绍了在返回向量的函数上使用 Numpy Vectorize的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

numpy.vectorize 将函数 f:a->b 转换为 g:a[]->b[].

numpy.vectorize takes a function f:a->b and turns it into g:a[]->b[].

这在 ab 是标量时工作正常,但我想不出为什么它不能将 b 作为 ndarray 或列表,即 f:a->b[] 和 g:a[]->b[][]

This works fine when a and b are scalars, but I can't think of a reason why it wouldn't work with b as an ndarray or list, i.e. f:a->b[] and g:a[]->b[][]

例如:

import numpy as np
def f(x):
    return x * np.array([1,1,1,1,1], dtype=np.float32)
g = np.vectorize(f, otypes=[np.ndarray])
a = np.arange(4)
print(g(a))

这产生:

array([[ 0.  0.  0.  0.  0.],
       [ 1.  1.  1.  1.  1.],
       [ 2.  2.  2.  2.  2.],
       [ 3.  3.  3.  3.  3.]], dtype=object)

好的,这样就给出了正确的值,但给出了错误的 dtype.更糟糕的是:

Ok, so that gives the right values, but the wrong dtype. And even worse:

g(a).shape

产量:

(4,)

所以这个数组几乎没用.我知道我可以转换它:

So this array is pretty much useless. I know I can convert it doing:

np.array(map(list, a), dtype=np.float32)

给我我想要的:

array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.]], dtype=float32)

但这既不高效也不pythonic.你们中的任何人都可以找到一种更清洁的方法来做到这一点吗?

but that is neither efficient nor pythonic. Can any of you guys find a cleaner way to do this?

提前致谢!

推荐答案

np.vectorize 只是一个方便的函数.它实际上并没有让代码运行得更快.如果使用 np.vectorize 不方便,只需编写自己的函数即可.

np.vectorize is just a convenience function. It doesn't actually make code run any faster. If it isn't convenient to use np.vectorize, simply write your own function that works as you wish.

np.vectorize 的目的是将不能感知 numpy 的函数(例如以浮点数作为输入并返回浮点数作为输出)转换为可以操作(并返回)numpy 数组的函数.

The purpose of np.vectorize is to transform functions which are not numpy-aware (e.g. take floats as input and return floats as output) into functions that can operate on (and return) numpy arrays.

你的函数 f 已经是 numpy 感知的——它在定义中使用了一个 numpy 数组并返回一个 numpy 数组.所以 np.vectorize 不太适合您的用例.

Your function f is already numpy-aware -- it uses a numpy array in its definition and returns a numpy array. So np.vectorize is not a good fit for your use case.

因此,解决方案只是滚动您自己的函数 f,以按照您希望的方式工作.

The solution therefore is just to roll your own function f that works the way you desire.

这篇关于在返回向量的函数上使用 Numpy Vectorize的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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