我知道如何向量化()或沿轴应用函数..但我的情况有点不同。 我有一个包含 1 或 0 的一维数组 (z)，然后有一个二维数组 (x)。 我想根据 array-z 中该行的值对 array-x 中的每一行应用两个不同的函数。
if 0 apply fun0()
if 1 apply fun1()
我还可以构建一个索引，然后按索引应用，如下所示:
ndx1 = (z == 1)
ndx0 = (z == 0)
并执行以下操作:
fun(x[:,ndx])
但这不会改变 array-x。 我需要这个修改后的 array-x 来进行进一步的计算。
我该怎么做？ (以某种方式进行就地修改？) 如果还有一个函数可以接受一个函数数组并将其应用于另一个数组，我会很高兴:)这样我可能不需要进行就地修改？
谢谢你..
最佳答案
对 numpy 数组进行切片可以为您提供同一数据的另一个 View 。因此，如果您更改其中的值，您就会更改原始值:
>>> a = np.array([1,2,0,0,1,4])
>>> a
array([1, 2, 0, 0, 1, 4])
>>> a[a == 0] = 5
>>> a
array([1, 2, 5, 5, 1, 4])
所以你想要的是这样的
x[x == 0] = fun0(x[x == 0])
x[x == 1] = fun1(x[x == 1])
按顺序执行这些操作的一个可能的问题是，fun0 可能会为某些值返回 1。因此，fun0 被应用并产生 1，然后 fun1 被应用。
如果函数向量化不是非常重要，您可能会考虑执行以下操作:
>>> def myfun(x_val):
... return fun0(x_val) if x_val == 0 else fun1(x_val)
...
>>> x = np.array(map(myfun,x))
关于python - 如何将多个函数应用于 numpy 数组？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22309946/