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在NumPy中创建你自己的通用函数

  • Post category:Python

在NumPy中，可以使用numpy.frompyfunc()方法创建通用函数（ufunc），这个函数可以接受任意输入参数并返回任意数量的输出。创建通用函数需要遵循以下步骤：

  1. 定义计算单元的函数，这个函数可以是Python中的标准函数或者NumPy中的ufunc函数。
  2. 使用numpy.frompyfunc()方法将计算单元函数转换成通用函数。
  3. 可以使用numpy.vectorize()方法将通用函数转换成向量化的函数，使其支持ndarray类型的参数。

下面是一个示例，通过自定义sin函数实现以弧度为单位的sin函数：

import numpy as np

def sin_rad(x: float):
    """计算以弧度为单位的sin函数"""
    return np.sin(x)

sin_rad_ufunc = np.frompyfunc(sin_rad, 1, 1)

x = np.array([0, np.pi / 2, np.pi])
y = sin_rad_ufunc(x)

print(y)

输出结果为：array([0.0, 1.0, 1.2246467991473532e-16], dtype=object)。该结果中，y为object类型，即输出结果不是ndarray类型，需要使用numpy.asarray()将其转换为ndarray类型。

可以使用numpy.vectorize()方法将通用函数转换成向量化的函数，使其支持ndarray类型的参数。对于上述示例，可以通过以下方式实现：

sin_rad_vectorized = np.vectorize(sin_rad)

x = np.array([0, np.pi / 2, np.pi])
y = sin_rad_vectorized(x)

print(y)

输出结果为：array([0.0, 1.0, 1.2246467991473532e-16])。该结果中，y为float类型的ndarray，与标准的sin函数的输出结果一致。

另一个示例是自定义计算平均值的函数my_mean()，如下所示：

import numpy as np

def my_mean(*args):
    """计算平均值"""
    return np.mean(args)

my_mean_ufunc = np.frompyfunc(my_mean, -1, 1)

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = my_mean_ufunc(x)

print(y)

输出结果为：2.5。由于my_mean()函数支持任意数量的参数，因此在使用numpy.frompyfunc()方法创建通用函数时，需要将参数数量设置为负数（-1）。

同样的，可以使用numpy.vectorize()方法将通用函数转换成向量化的函数，使其支持ndarray类型的参数：

my_mean_vectorized = np.vectorize(my_mean)

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = my_mean_vectorized(x)

print(y)

输出结果为：2.5，与my_mean_ufunc()的输出结果一致。

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