python - 如何在不调用 `np.vectorize` 的情况下强制广播函数

Question

我想寻找一种强制广播功能的方法。

在某些情况下，函数/方法可能会在以后的实例中被覆盖为常量函数。在这种情况下如果

arr = np.arange(0, 1, 0.0001)
f = lambda x: 5
f(arr) # this gives just integer 5, i want [5, 5,..., 5]

我知道像 np.vectorize 这样强制函数广播的方法，但问题是这是低效的，因为它本质上是 for 循环。 (参见 documentation)

我们还可以使用像np.frompyfunc 这样的工厂方法，它允许我们将python 函数转换为numpy 通用函数ufunc 参见here例如。这优于 np.vectorize，但仍然比内置的 ufunc 方法效率低。

我想知道是否有任何有效的 numpy 方法来处理这个问题，即强制函数广播？

Answer 1

如果有更好的方法来广播任意 Python 函数，numpy.vectorize 会使用它。如果你想让它有效地广播，你真的必须在编写函数时考虑到广播。

在常量函数的特殊情况下，您可以使用 numpy.full 编写广播常量函数:

def f(x):
    return numpy.full(numpy.shape(x), 5)

numba.vectorize也可以比 numpy.vectorize 更有效地向量化函数，但是您需要 Numba，并且您需要以 Numba 可以高效编译的方式编写您的函数。