Python 如何编写一个函数来逐个元素地处理数组作为输入并返回数组

我正在尝试编写一个函数，我希望它在输入为元素时返回一个元素，如果输入为数组，则返回一个输出数组，这样输出数组的每个元素都与输入数组中的相同位置相关联。我举一个假例子：

import numpy as np
def f(a):
    if a<5:
        print a;
f(np.arange(11))

我相信很多python函数都是以这种方式工作的，我如何才能使它按照我解释的方式工作呢

谢谢。

将numpy作为np导入
import numpy as np
def f(a):
    result = a[a<5]
    return result

def report(arr):
    for elt in arr:
        print(elt)

report(f(np.arange(11)))

定义f（a）：
result=a[a您可以使用
isinstance
检查参数的类型，然后让函数执行正确的操作

In [15]: a = np.arange(11)

In [16]: isinstance(a, np.ndarray)
Out[16]: True

In [17]: b = 12.7

In [18]: isinstance(b, float)
Out[18]: True

In [19]: c = 3

In [20]: isinstance(c, int)
Out[20]: True

In [21]: d = '43.1'

In [23]: isinstance(d, str)
Out[23]: True

In [24]: float(d)
Out[24]: 43.1

In [25]: float('a3')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-caad719e0e75> in <module>()
----> 1 float('a3')

ValueError: could not convert string to float: a3

[15]中的
：a=np.arange（11）
在[16]中：存在（a，np.ndarray）
Out[16]：对
在[17]中：b=12.7
在[18]中：isinstance（b，float）
Out[18]：对
In[19]：c=3
In[20]：i实例（c，int）
Out[20]：对
在[21]中：d='43.1'
在[23]中：isinstance（d，str）
Out[23]：对
In[24]：浮点数（d）
Out[24]：43.1
在[25]中：浮动（'a3'）
---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1浮点数（'a3'）
ValueError:无法将字符串转换为浮点：a3

通过这种方式，无论给定的函数是
str
、
float
、
int
、
list
还是
numpy.ndarray
，如果希望函数根据给定的输入是list还是int做出反应，请使用：

def f(a):
    if type(a)==type([]):
        #do stuff
    elif type(a)==type(5):
        #do stuff
    else
        print "Enter an int or list"

通过上面的步骤，函数检查给定的输入是否是数组，如果条件为true，则使用第一个块。接下来，if块检查输入是否是int。否则执行Else块。当我不得不处理此类事情时，我通常在开始时对输入执行
np.asarray
，设置如果是0维（即标量），则标记，将其提升为1-D，在数组上运行函数，并在返回之前将其转换回标量（如果设置了标记）。例如：

def f(a):
    a = np.asarray(a)
    is_scalar = False if a.ndim > 0 else True
    a.shape = (1,)*(1-a.ndim) + a.shape
    less_than_5 = a[a < 5]
    return (less_than_5 if not is_scalar else
            (less_than_5[0] if less_than_5 else None))

>>> f(4)
4
>>> f(5)
>>> f([3,4,5,6])
array([3, 4])
>>> f([5,6,7])
array([], dtype=int32)

def（a）：
a=np.asarray（a）
如果a.ndim>0，则为\u scalar=False，否则为True
a、 形状=（1，）*（1-a.ndim）+a.shape
小于等于a[a<5]
返回值（如果不是，则小于5）
（如果小于5，则小于5[0]，否则无）
>>>f（4）
4.
>>>f（5）
>>>f（[3,4,5,6]）
数组（[3,4]）
>>>f（[5,6,7]）
数组（[]，dtype=int32）

如果经常这样做，可以在函数装饰器中添加所有处理。
错误消息很清楚。如果a@DanielRoseman，我编辑了我的代码。我真的想知道为什么这次我投了反对票？！！正如我在问题中所说的，这是一个虚拟体，只是为了举例说明。在我的原始代码中，我没有任何printing、 你解决这个问题的方法是针对具体问题的。我试图弄清楚python或numpy函数在不知道输入形状的情况下是如何处理这种情况的。通常numpy数组是这样写的，因为它们通常处理矩阵！我的情况几乎是一样的！你能给出一个numpy函数的例子吗t的行为是这样的吗？如果你给（2，[3,3]），那么np.dot（5,3）返回15。它将返回[6,6]我怀疑
np.dot
正在调用
np.asarray
关于它的参数来将所有内容提升为数组，然后使用广播将数组提升为相等的形状。即使
np.dot（5,3）
返回一个标量，如果您在代码中执行这种操作，则表明您误用了NumPy。
np.dot（5,3）
比
5*3
慢250倍。谢谢。这会起作用，但我想知道这是内置函数或例如numpy函数处理此类情况的方式吗？这是检查我们是否不知道收到的输入类型的方式
def f(a):
    a = np.asarray(a)
    is_scalar = False if a.ndim > 0 else True
    a.shape = (1,)*(1-a.ndim) + a.shape
    less_than_5 = a[a < 5]
    return (less_than_5 if not is_scalar else
            (less_than_5[0] if less_than_5 else None))

>>> f(4)
4
>>> f(5)
>>> f([3,4,5,6])
array([3, 4])
>>> f([5,6,7])
array([], dtype=int32)