接下来,我们将使用np.apply_along_axis函数在 GPU 上进行数据处理。假设我们有一个包含大量数据的数组arr,我们想要对该数组的每一行应用一个自定义函数custom_func。 importnumpyasnpimportcupyascp# 创建一个随机数组arr=cp.random.rand(1000,1000)defcustom_func(row):returncp.sum(row)# 在GPU上应用自定义函数r...
array([4.,5.,6.])>>>np.apply_along_axis(my_func,1, b) array([2.,5.,8.]) 对于返回一维数组的函数,outarr 中的维数与 arr 相同。 >>>b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])>>>np.apply_along_axis(sorted,1, b) array([[1,7,8], [3,4,9], [2,5,6]]) ...
1.函数原型 numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs) 2.作用: 将arr数组的每一个元素经过func函数变换形成的一个新数组 3.参数介绍: 其中func,axis,arr是必选的 func是我们写的一个函数 axis表示函数func对arr是作用于行还是列 arr便是我们要进行操作的数组了 可选参数:*args, **kw...
apply_along_axis() Syntax The syntax ofapply_along_axis()is: numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) apply_along_axis() Arguments Theapply_along_axis()method takes following arguments: func1d- the function to apply along the specified axis axis- the axis along which...
numpy.apply_along_axis(func,axis,arr,*args,**kwargs): 必选参数:func,axis,arr。其中func是我们自定义的一个函数,函数func(arr)中的arr是一个数组,函数的主要功能就是对数组里的每一个元素进行变换,得到目标的结果。 其中axis表示函数func对数组arr作用的轴。
二、apply_along_axis函数的用法 1、格式 Y = numpy.apply_along_axis(函数, 轴向, 高维数组) 2、作用 再高维数组中沿着指向的轴向,提出低维子数组,作为参数传递给函数中,并将返回值按照同样的轴向组成新的数组返回给调用者。 3、轴向 二维:0是行方向,1是列方向 ...
最后,我们使用numpy的apply_along_axis函数对数组应用函数。这个函数可以对数组的指定轴上的每个元素应用一个函数。在本例中,我们使用square函数对数组arr的第一维(即行)的每个元素应用。 result=np.apply_along_axis(square,0,arr) 1. 四、示例代码
apply_along_axis 函数会调用另外一个由我们给出的函数,作用于每一个数组元素上,数组中有4个元素,分别对应于示例数据中的4个星期,元素中的索引值对应于示例数据中的1天。在调用apply_along_axis 时提供我们自定义的函数名summarize,并指定要作用的轴或维度的编号(如取1)、目标数组以及可变数量的summarize函数的...
apply_along_axis 函数会调用另外一个由我们给出的函数,作用于每一个数组元素上,数组中有4个元素,分别对应于示例数据中的4个星期,元素中的索引值对应于示例数据中的1天。在调用apply_along_axis 时提供我们自定义的函数名summarize,并指定要作用的轴或维度的编号(如取1)、目标数组以及可变数量的summarize函数的...
apply_along_axis(objective_function, 1, population) # 找到当前最佳解 current_best_index = np.argmin(fitness_values) current_best_solution = population[current_best_index] current_best_fitness = fitness_values[current_best_index] # 绘制每次迭代的三维分布图 fig = plt.figure() # 创建一个新的...