Python 返回数组的函数的numpy.vectorize

我试图对一个函数进行矢量化，该函数有2个输入，并输出一个np.array，shape=（4，）。函数如下所示：

def f(a, b):
    return np.array([a+b, a-b, a, b])

我能够使用signature参数对函数进行矢量化，但是，只有在使用

np的
excluded
参数排除其中一个参数时，它才会起作用。矢量化

：

这是有效的：

vec = np.vectorize(f, signature='()->(n)', excluded=[1])
x = np.arange(5)
y = 3
vec(x, y)

>> output:
array([[ 3, -3,  0,  3],
       [ 4, -2,  1,  3],
       [ 5, -1,  2,  3],
       [ 6,  0,  3,  3],
       [ 7,  1,  4,  3]])

vec = np.vectorize(f, signature='()->(n)')
x = np.arange(5)
y = 3
vec(x, y)

>> Error:
TypeError: wrong number of positional arguments: expected 1, got 2

但是，如果我去掉

excluded

参数，事情就不会按计划进行了

这不起作用：

vec = np.vectorize(f, signature='()->(n)', excluded=[1])
x = np.arange(5)
y = 3
vec(x, y)

>> output:
array([[ 3, -3,  0,  3],
       [ 4, -2,  1,  3],
       [ 5, -1,  2,  3],
       [ 6,  0,  3,  3],
       [ 7,  1,  4,  3]])

vec = np.vectorize(f, signature='()->(n)')
x = np.arange(5)
y = 3
vec(x, y)

>> Error:
TypeError: wrong number of positional arguments: expected 1, got 2

如何使矢量化函数能够接收一个（或两个）输入参数的输入值数组/列表

预期的输出将是一个

vec

函数，该函数将允许为任一输入参数调用多个输入

In [237]: f1 = np.vectorize(f, signature='(),()->(n)')                          
In [238]: f1(np.arange(5),3)                                                    
Out[238]: 
array([[ 3, -3,  0,  3],
       [ 4, -2,  1,  3],
       [ 5, -1,  2,  3],
       [ 6,  0,  3,  3],
       [ 7,  1,  4,  3]])

In [241]: f1(np.arange(5),np.ones((4,5))).shape                                 
Out[241]: (4, 5, 4)
In [242]: f1(np.arange(5),np.ones((1,5))).shape                                 
Out[242]: (1, 5, 4)

---

frompyfunc

返回对象数据类型数组：

In [336]: f2 = np.frompyfunc(f,2,1)                                             
In [337]: f2(np.arange(5), 3)                                                   
Out[337]: 
array([array([ 3, -3,  0,  3]), array([ 4, -2,  1,  3]),
       array([ 5, -1,  2,  3]), array([6, 0, 3, 3]), array([7, 1, 4, 3])],
      dtype=object)
In [338]: _.shape                                                               
Out[338]: (5,)

np.vectorize

，不带

签名

，使用

frompyfunc

，但添加自己的

dtype

转换

---

此操作失败的原因与以下添加失败的原因相同：

In [341]: np.arange(5)+np.arange(3)                                             
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-341-fb1c4f4372da> in <module>
----> 1 np.arange(5)+np.arange(3)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,) (3,) 

---

按照你的标准，相当于单音节；-）@保尔·帕尼泽，我对这种签名方法的感觉不一。这是一个有趣的想法，但它的运行速度甚至比常规的

vectorize

@hpaulj还要慢，我期待着另一种行为。。。也许矢量化不是我应该使用的功能？对于

f1（x，y）

，其中x有n个元素，y有m个元素，我希望返回一个维数为nxm的数组，其中每个元素

f（x\u I，y\u j）

For

0@hpaulj不确定为什么我们需要传递一个2-dim数组作为第二个参数。我希望调用
f1（np.arange（5），np.arange（3））
得到一个形状（3，5，4）（4，5，4）数组是一个（n，m，4）数组。我刚刚添加了一个来自pyfunc的
示例，该示例创建了一个（n，m）对象数据类型数组，其中每个元素都是4元素数组。