Python函数和np.vectorize的问题是关于Python编程语言中的函数和NumPy库中的np.vectorize函数的相关内容。 Python函数是一段可重复使用的代码块,用于执行特定的任务。函数可以接收输入参数、执行特定的操作,并返回结果。Python函数可以用于各种编程任务,包括前端开发、后端开发、数据分析、机器学习等领域。 np.vectorize是NumP...
numpy.vectorize() 这个函数将把Python函数转换成NumPy ufunc,这样它就可以处理向量化的方法。它向量化了你的函数,而不一定是这个函数如何应用于你的数据,这有很大的不同! 例子如下: vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc(通用函数),这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。vectorize()主要是为了方便,而...
如果使用np.vectorize,只需编写您自己的函数即可。 np.vectorize的目的是将不支持 numpy 的函数(例如,将浮点数作为输入并返回浮点数作为输出)转换为可以操作(并返回)numpy 数组的函数。 您的函数f已经是 numpy 感知的——它在其定义中使用了一个 numpy 数组并返回一个 numpy 数组。所以np.vectorize不适合您的用例...
的vectorize提供功能主要是为了方便,而不是为了提高性能。该实现实质上是一个for循环。 如果未指定otypes,则将使用对带有第一个参数的函数的调用来确定输出的数量。如果cache为True,则将缓存此调用的结果,以防止两次调用该函数。但是,要实现缓存,必须包装原始函数,这会减慢后续调用的速度,因此仅在函数昂贵时才这样做。
2）调用 vectorize 函数并给定calc_profit 函数作为参数：（1）先定义一个计算利润的函数：这个函数，是以开盘价买入，以当日收盘价卖出，所获得的利润即买入和卖出的差价。事实上，计算相对利润更为直观。def calc_profit(opens, highs, lows, closes): buy = opens * 1 if lows < buy < highs : ...
使用for loop 需要 0.0002464679998865904s。 如果vectorize的话,我们直接就用 v_result=v_curvature[1:]-v_curvature[:-1] 只需要 8.216299966079532e-05s np.allclose(result,v_result)# -> still True Cool!
NumPy的vectorize类将一个函数转换成另一个函数, 这个函数能把某个操作应用在数组的全部元素或一个切片上。值得注意的是,vectorize本质上是在对所有元素循环执行某个操作, 所以并不会提升性能。 # 创建一个矩阵matrix = np.array([[1, 2,...
2)调用 vectorize 函数并给定calc_profit 函数作为参数: (1)先定义一个计算利润的函数:这个函数,是以开盘价买入,以当日收盘价卖出,所获得的利润即买入和卖出的差价。事实上,计算相对利润更为直观。 defcalc_profit(opens, highs, lows, closes): buy= opens * 1iflows < buy <highs :return(closes - buy)...
(1)通用函数 通用函数是作用于数组元素的函数,因此他们具有与输入数组形状相同的输出数据。 例如:cos 创建通用函数:vectorize() (2)矩阵函数 有许多作用于数组(而不是作用于元素)的函数,例如max、min和sum,mean,这些函数能以行或列的方式作用于整个矩阵。
from numba import vectorize compute_point_ufunc = vectorize(["uint8(complex128,uint64)"], target="parallel")(compute_point) 我们使用vectorize函数来包裹compute_point,指定为并行运行。我们还提供了函数签名的类型列表。其它可选参数,比如max_iter在实践中会成为必填的。