python - 如何将多个函数应用于 numpy 数组？

Question

我知道如何 vectorize() 或沿轴应用函数......但我的情况有点不同。我有一个包含 1 或 0 的一维数组 (z)，然后我有一个二维数组 (x)。我想根据 array-z 中该行的值对 array-x 中的每一行应用两个不同的函数。

if 0 apply fun0()
if 1 apply fun1()

我也可以建立一个索引，然后按索引申请，像这样:

ndx1 = (z == 1)
ndx0 = (z == 0)

然后做 f.e.:

fun(x[:,ndx])

但这不会改变 array-x。我需要这个修改后的 array-x 来进行进一步的计算。

我该怎么做？ (以某种方式进行就地修改？)如果还有一个函数接受一个函数数组并将其应用于另一个数组，我会很高兴 :) 这样我可能就不需要进行就地修改了？

谢谢你..

Answer 1

切片 numpy 数组可以让您从另一个角度查看相同的数据。所以如果你改变它那里的值，你改变了原来的值:

>>> a = np.array([1,2,0,0,1,4])
>>> a
array([1, 2, 0, 0, 1, 4])
>>> a[a == 0] = 5
>>> a
array([1, 2, 5, 5, 1, 4])

所以你想要的是类似的东西

x[x == 0] = fun0(x[x == 0])
x[x == 1] = fun1(x[x == 1])

按顺序执行这些操作的一个可能问题是 fun0 可能会为某些值返回 1。因此，fun0 被应用并生成 1，然后 fun1 被应用。

如果对函数进行矢量化并不是特别重要，您可以考虑执行以下操作:

>>> def myfun(x_val):
...     return fun0(x_val) if x_val == 0 else fun1(x_val)
...
>>> x = np.array(map(myfun,x))