numpy基础(part8)--符号数组与矢量化
鄙人学习笔记，这个笔记以例子为主。
开发工具：Spyder
文章目录
- 符号数组
- 数组处理函数
- 矢量化
符号数组
sign()函数可以把样本数组变成对应的符号数组，正数为1，负数为-1，0为0.
相关函数：
np.sign(源数组)
- 例子
代码：
import numpy as npary01 = np.array([-1, -2, 0, 4, 0, 7])
ary02 = np.sign(ary01)print('ary02:', ary02)
结果：
ary02: [-1 -1 0 1 0 1]
数组处理函数
相关函数：
目标数组 = np.piecewise(源数组, 条件序列, 取值序列)
针对源数组中的每一个元素，检测其是否符合条件序列中的条件，符合哪个条件就用取值序列中与之对应的值，来表示该元素，并放到目标数组中返回。
- 例子
代码：
import numpy as npary01 = np.array([-1, -2, 0, 4, 0, 7])
ary02 = np.piecewise(ary01, [ary01 < 0, ary01 == 0, ary01 > 0],[-1, 0, 1])print('ary02:', ary02)
结果：
ary02: [-1 -1 0 1 0 1]
矢量化
矢量化是指用数组代替标量，来操作数组中的每一个元素
numpy提供了vectorize()函数，该函数可以把处理标量的函数矢量化，它的返回值是一个可以直接处理ndarray数组的函数。
- 例子
代码：
import numpy as np#处理标量的函数
def fun01(a, b):return a*b - 1ary01 = np.arange(3, 9).reshape(2, 3)
ary02 = np.arange(4, 10).reshape(2, 3)#矢量化函数
fun01_vec = np.vectorize(fun01)
print(fun01_vec(ary01, ary02))
结果：
[[11 19 29][41 55 71]]
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