vectorized_function = np.vectorize(custom_function) # 创建一个numpy数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将自定义函数应用于numpy数组的每个元素 result = vectorized_function(a) print(result) 上述代码将对numpy数组a中的每个元素执行自定义函数custom_function,并将结果存储在新的numpy数组result中。
但是，使用np.frompyfunc()函数获得的ufunc返回的数组元素类型都是object，这点不太方便。这一点，可以通过np.vectorize类来解决：使用np.vectorize类进行包装，获取一个可调用对象，实现向量化操作。通过代码简单演示一下：但是，需要注意的是，相对于内置的通用函数，自定义的ufunc，会比较慢，因为在计算每个元素时，...
Numba的jit()函数(在较新版本的Numba中已被njit()或jit(nopython=True)替代)就是用于实现这种JIT编译的。 三、vectorize()函数 vectorize()函数是Numba提供的一个装饰器(decorator),用于将Python函数转换为能够处理NumPy数组元素的函数。这样,你就可以对整个数组进行批量操作,而无需显式地编写循环。vectorize()函数...
if x < 0:y = -x elif 0 <= x < 2:y = x**2 else:y = 4 return y # 生成一组x值 x = np.linspace(-2, 4, 100)# 计算对应的y值 y = np.vectorize(piecewise_function)(x)# 绘制函数图像 plt.plot(x, y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('f(x)')plt.title('Piecewise Function')plt...
np.vectorize() 函数 传入一个函数名 那么,就改造了这个函数。 怎么改造呢? 使得这个函数,接收的输入参数改变了。 可以接收向量了 a=[1,2,3,4] b=[1,2,3,4] a,b都是向量了. vec_addsub([1,2,3,4],[1,2,3,4]) This particular function could have been written in vector form without the...
为了得到 Theta 函数的矢量化版本我们可以使用 vectorize函数:Theta_vec = vectorize(Theta) Theta_vec(array([-3,-2,-1,0,1,2,3])) => array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]) 我们也可以自己实现矢量函数:def Theta(x): """ Vector-aware implemenation of the Heaviside step function. ...
vfunc = np.vectorize(my_function) # 创建输入数组,包含 NaN 值 x = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4]) # 生成输出数组 y = vfunc(x) print(y) # 输出结果:[2. 3. 1. 4. 1. 5.] numba的向量化还需要研究 4、计算优化 ...
同样的计算numpy的通用计算比math计算的要快。 Vectorize函数:对numpy数组中的每一个元素应用一个函数。 a = np.array([[[1, 2], [1]], [[2, 3, 3], [3, 4]] ])print(a.shape) count_fun= np.vectorize(lambdax: len(x))print(count_fun(a))...
(end_time-start_time),'seconds')# 使用向量化方法计算词的个数print('\n\nUsing Function Vectorization\n\n') start_time = time.time() data_2 = data.copy()# 向量化函数vec_word_count = np.vectorize(word_count) n_words_2 = vec_word_count(data_2['tweet']) ...
BUG: suppress python vectorize function FPEs #8753 Sign in to view logs Summary Jobs musllinux_x86_64 Run details Usage Workflow file Triggered via pull request November 19, 2024 08:58 nullSoup opened #27796 nullSoup:vectorize-suppress-fpes Status Success Total duration 10m 6s ...