python - 使用 `np.vectorize` 进行矢量化

Question

我想使用 np.vectroize 向量化以下函数:

def f(x):
if 0<=x<=1:
    return 0.5
elif 1<x<=3:
    return 0.25
else:
    return 0

下一步:

f = np.vectorize(f)

但是，如果我将负值放入 f 的输入数组中，突然间所有输出值都变为零。当所有值都是正数时没有问题。例如:

f([-0.1,1,2,3,4])

输出是:

array([0, 0, 0, 0, 0])

Answer 1

问题出在数组的类型上。根据documentation

The data type of the output of vectorized is determined by calling the function with the first element of the input.

类型由第一个值确定，即0，因此类型为整数。如果返回 0.25 或 0.5，它将转换为 0(如 int(0.25) 和 int(0.5) 是 0)

解决方法:

f = np.vectorize(f,"d")

或

return 0.0 # or float(0), but must be float