numpy 或 scipy(或其他一些库)中是否有一个函数可以将 cumsum 和 cumprod 的概念推广到任意函数。例如,考虑(理论)函数
cumf( func, array)
func 是一个接受两个 float 并返回一个 float 的函数。特殊情况
lambda x,y: x+y
和
lambda x,y: x*y
分别是 cumsum 和 cumprod。例如,如果
func = lambda x,prev_x: x^2*prev_x
我将其应用于:
cumf(func, np.array( 1, 2, 3) )
我愿意
np.array( 1, 4, 9*4 )
最佳答案
上面的 ValueError 仍然是使用 Numpy 1.20.1(使用 Python 3.9.1)的错误。
幸运的是,我们发现了一种使用强制转换的解决方法: https://groups.google.com/forum/#!topic/numpy/JgUltPe2hqw
import numpy as np
uadd = np.frompyfunc(lambda x, y: x + y, 2, 1)
uadd.accumulate([1,2,3], dtype=object).astype(int)
# array([1, 3, 6])
请注意,由于自定义操作适用于对象类型,它不会从 numpy 的高效内存管理中受益。因此,对于非常大的数组,该操作可能比不需要强制转换为对象的操作要慢。
关于python - NumPy/SciPy 中的广义累积函数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13828599/