python中numpy对函数进行矢量化转换，,　　在对numpy的

python中numpy对函数进行矢量化转换，,　　在对numpy的

　　在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环.

　　但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换.

def Theta(x):    """    Scalar implemenation of the Heaviside step function.    """    if x >= 0:        return 1    else:        return 0Theta(array([-3,-2,-1,0,1,2,3]))

　　出错信息:

---------------------------------------------------------------------------ValueError                                Traceback (most recent call last)<ipython-input-9-6658efdd2f22> in <module>()----> 1 Theta(array([-3,-2,-1,0,1,2,3]))<ipython-input-8-9a0cb13d93d4> in Theta(x)      3     Scalar implemenation of the Heaviside step function.      4     """----> 5     if x >= 0:      6         return 1      7     else:ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

　　为了得到矢量的Theta，我们可以使用Numpy函数vectorize。在许多情况下它可以自动矢量化一个函数:

Theta_vec = vectorize(Theta)Theta_vec(array([-3,-2,-1,0,1,2,3]))array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

　　我们也可以使用该函数从头来接受矢量输入（需要更多工作但是也表现更好）:

def Theta(x):    """    Vector-aware implemenation of the Heaviside step function.    """    return 1 * (x >= 0)Theta(array([-3,-2,-1,0,1,2,3]))array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])# 对标量依然行得通Theta(-1.2), Theta(2.6)(0, 1)

python中numpy对函数进行矢量化转换