python - 在 NumPy 数组的每一行(按行)应用函数

Question

所以，我有这个功能 -

def function(x):
    x , y = vector
    return exp(((-x**2/200))-0.5*(y+0.05*(x**2) - 100*0.05)**2)

假设我想在以下几点对其进行评估(第一列是 x 值，第二列是 y 值)-

array([[-1.56113514,  4.51759732],
       [-2.80261623,  5.068371  ],
       [ 0.7792729 ,  6.0169462 ],
       [-1.35672858,  3.52517478],
       [-1.92074891,  5.79966161],
       [-2.79340321,  4.73430001],
       [-2.79655868,  5.05361163],
       [-2.13637747,  5.39255837],
       [ 0.17341809,  3.60918261],
       [-1.22712921,  4.95327158]])

即我想将第一行值传递给函数并求值，然后是第二行并求值等等，然后最终结果将是在这些点求值的数组(因此，一个包含 10 个值的数组)。

例如，如果函数是双变量正态分布 -

def function2(x):

function2 = (mvnorm.pdf(x,[0,0],[[1,0],[0,1]]))

return function2

然后我将上述值传递给这个函数，我会得到 -

array([  1.17738907e-05,   1.08383957e-04,   1.69855078e-04,
         5.64757613e-06,   1.37432346e-05,   1.44032800e-04,
         1.33426313e-05,   1.97822328e-06,   6.56121709e-08,
         4.67076770e-05])

基本上，我正在寻找一种方法来重写该函数，以便它可以执行此操作。此外，我想将该函数保留为仅一个变量的函数(即仅 x 的函数)。

感谢您的帮助!

Answer 1

您可以使用 np.apply_along_axis :

np.apply_along_axis(function, 1, array)

第一个参数是函数，第二个参数是应用函数的轴。在您的情况下，它是第一个轴。当然，最后一个参数是数组。

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然而，您应该被警告，apply_along_axis 只是一个方便的功能，而不是 Elixir 。它有严格的速度限制，因为它只是隐藏了一个循环。在可能的情况下，您应该始终尝试矢量化您的计算。以下是我将如何执行此操作:

v = array[:, 0] ** 2   # computing just once  
return np.exp((-v / 200) - 0.5 * (array[:, 1] + 0.05 * v - 5) ** 2)