Numpy 向量化排除的参数

Question

请我需要有人以简单的方式解释 Numpy vectorize 函数中排除参数的功能。

Answer 1

有时您不希望迭代所有对象。两个例子:
在您的函数中 f(a,b)用于单个元素，如 np.mod(a,b) .在这里矢量化没有问题:

import numpy as np

vc = np.vectorize(np.mod)
print(vc([5,11,7,4],2)) # first element will be iterated
print(vc([5,11,7,4],[2,3,4,5])) # both elements will be iterated
print(vc(5,[2,3,4,5])) # only second element will be iterated

另一方面，您有一个函数 g(a,b)需要一个数组用于 b (例如:多项式的查找表或参数)。因此 b必须保留一个数组，否则该函数会给出错误或错误数据。这是通过排除 b 来完成的.请注意，通过使用 exclude，您现在必须命名所有参数。例子:

import numpy as np

def g(x,p):
  return p[0]+x*p[1]+x*x*p[2]

print(g(5,[0,0,1]))

vg = np.vectorize(g, excluded=['p'])
print(vg(x=[0,1,2,3,4,5],p=[0,0,1])) # p will not be iterated