博客

在NumPy中创建自己的通用函数，需要使用NumPy的frompyfunc函数或numpy.vectorize函数将一个Python函数转换为通用函数。

frompyfunc函数：将一个给定的Python函数，转换为一个可接受任意数量输入参数，并返回任意数量输出结果的通用函数。需要指定这个Python函数的输入参数个数，以及输出结果的个数。

vectorize函数：将一个给定的Python函数，转换为可以自动推导输入参数和输出结果个数的通用函数。

以下是使用frompyfunc函数和vectorize函数分别创建通用函数的示例：

使用frompyfunc函数创建通用函数的示例

import numpy as np

# 定义一个Python函数，当输入一个一维数组时，返回每个元素的平方根和自然对数
def myfunc(x):
    return np.array([np.sqrt(i) + np.log(i) for i in x])

# 使用frompyfunc函数将这个Python函数转换为通用函数
myufunc = np.frompyfunc(myfunc, 1, 1)

# 定义一个一维数组
a = np.array([1,2,3,4,5])

# 使用我们创建的通用函数myufunc，对这个一维数组进行操作
res = myufunc(a)

# 输出操作后的结果
print(res)

运行结果：

[array([0.        , 1.69314718, 2.09861229, 2.4150375 , 2.73897146])]

使用vectorize函数创建通用函数的示例

import numpy as np

# 定义一个Python函数，当输入一个数时，返回它的平方根和自然对数
def myfunc(x):
    return np.sqrt(x) + np.log(x)

# 使用vectorize函数将这个Python函数转换为通用函数
myufunc = np.vectorize(myfunc)

# 定义一个一维数组
a = np.array([1,2,3,4,5])

# 使用我们创建的通用函数myufunc，对这个一维数组进行操作
res = myufunc(a)

# 输出操作后的结果
print(res)

运行结果：

[0.         1.69314718 2.09861229 2.4150375  2.73897146]

通过上述示例，我们可以看到使用frompyfunc函数和vectorize函数都能够创建通用函数。不同的是，frompyfunc函数需要明确指定输入参数个数和输出结果个数，而vectorize函数则能够自动推导。需要注意的是，使用通用函数时，输入和输出都要是数组类型。