python - 将 lambda 放入 NumPy `np.fromfunction()` 会导致 TypeError

Question

我正在尝试理解 NumPy np.fromfunction()。

以下代码是从这个 post 中提取的.

dist = np.array([ 1, -1])
f = lambda x: np.linalg.norm(x, 1)
f(dist)

输出

2.0

符合预期。

当我将它们放在一起以在 np.fromfunction() 中使用 np.linalg.norm() 时

ds = np.array([[1, 2, 1],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 1]])
np.fromfunction(f, ds.shape)

出现错误。

> TypeError                                 Traceback (most recent call
last) <ipython-input-6-f5d65a6d95c4> in <module>()
      2        [1, 1, 0],
      3        [0, 1, 1]])
----> 4 np.fromfunction(f, ds.shape)

~/anaconda3/envs/tf11/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/numeric.py
in fromfunction(function, shape, **kwargs)    
2026     dtype = kwargs.pop('dtype', float)    
2027     args = indices(shape, dtype=dtype)
-> 2028     return function(*args, **kwargs)    
2029     
2030 
TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

是否可以在 np.fromfunction() 中放置一个 lambda 函数(可能是另一个 lambda 函数)来完成这项工作(获取距离数组)？

Answer 1

查看错误:

In [171]: np.fromfunction(f, ds.shape)                                               
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-171-1a3ed1ade41a> in <module>
----> 1 np.fromfunction(f, ds.shape)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/numeric.py in fromfunction(function, shape, **kwargs)
   2026     dtype = kwargs.pop('dtype', float)
   2027     args = indices(shape, dtype=dtype)
-> 2028     return function(*args, **kwargs)
   2029 
   2030 

TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

fromfunction 是一个小的 Python 函数；没有编译魔法。

根据您给出的形状，它生成索引。

In [172]: np.indices(ds.shape)                                                       
Out[172]: 
array([[[0, 0, 0],
        [1, 1, 1],
        [2, 2, 2]],

       [[0, 1, 2],
        [0, 1, 2],
        [0, 1, 2]]])

这是一个 (2,3,3) 数组。来自 2 元素形状的 2，以及来自形状本身的 (3,3)。这类似于 np.meshgrid 和 np.mgrid 产生的结果。只是索引数组。

然后通过 *args 解包将该数组传递给您的函数。

function(*args, **kwargs)

In [174]: f(Out[172][0], Out[172][1])                                                
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-174-40469f1ab449> in <module>
----> 1 f(Out[172][0], Out[172][1])

TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

这就是它所做的全部 - 生成一个 n 维网格，并将其作为 n 个参数传递给您的函数。

===

另请注意，您将 ds.shape 传递给了 fromfunction，而不是 ds 本身。您也可以编写 np.fromfunction(f,(3,3))。

您希望您的 lambda 对 ds 做什么？显然 fromfunction 没有为您做这件事。

===

有了这个f，fromfunction 唯一能做的就是给它一个arange:

In [176]: np.fromfunction(f, (10,))                                                  
Out[176]: 45.0
In [177]: f(np.arange(10))                                                           
Out[177]: 45.0

===

在链接的 SO 中，lambda 接受 2 个参数，lambda x,y:

np.fromfunction(lambda x,y: np.abs(target[0]-x) + np.abs(target[1]-y), ds.shape)   

在那个SO中，无论是问题还是答案，ds数组只是shape的来源，Target是(0,1)，ds的最大元素>。

实际上，链接答案中的 fromfunction 只是在做:

In [180]: f1 = lambda x,y: np.abs(0-x) + np.abs(1-y)                                 
In [181]: f1(Out[172][0], Out[172][1])                                               
Out[181]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])

In [182]: np.abs(0-Out[172][0]) + np.abs(1-Out[172][1])                              
Out[182]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])

In [183]: np.abs(np.array([0,1])[:,None,None]-Out[172]).sum(axis=0)                  
Out[183]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])

In [184]: np.abs(0-np.arange(3))[:,None] + np.abs(1-np.arange(3))                    
Out[184]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])