numpy向量化函数
向量化函数
自定义的 sinc
函数:
import numpy as npdef sinc(x):if x == 0.0:return 1.0else:w = np.pi * xreturn np.sin(w) / w
作用于单个数值:
sinc(0.0)
1.0
sinc(3.0)
3.8981718325193755e-17
但这个函数不能作用于数组:
x = np.array([1,2,3])
sinc(x)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-9d4f36f2aa7a> in <module>()1 x = np.array([1,2,3])
----> 2 sinc(x)<ipython-input-1-dffe464e3332> in sinc(x)2 3 def sinc(x):
----> 4 if x == 0.0:5 return 1.06 else:ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
可以使用 numpy
的 vectorize
将函数 sinc
向量化,产生一个新的函数:
vsinc = np.vectorize(sinc)
vsinc(x)
array([ 3.89817183e-17, -3.89817183e-17, 3.89817183e-17])
其作用是为 x
中的每一个值调用 sinc
函数:
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlinex = np.linspace(-5,5,101)
plt.plot(x, vsinc(x))
[<matplotlib.lines.Line2D at 0xa24e4e0>]
因为这样的用法涉及大量的函数调用,因此,向量化函数的效率并不高。
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