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

Question

我试图理解 NumPy np.fromfunction()。

以下一段代码是从这篇文章中提取的。

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

输出

2.0

正如预期的那样。

当我把它们放在一起使用 np.linalg.norm() 里面 np.fromfunction()

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（获取一个距离数组）？

标签： pythonnumpy

Answer 1

看看错误：

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；没有编译的魔法。

根据您给出的形状，它会生成indices.

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]]])

那是一个 (2,3,3) 数组。2 元素形状中的 2 和形状本身的 (3,3) 。这类似于什么np.meshgrid和np.mgrid产生。只是索引数组。

然后它通过*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

这就是它所做的一切 - 生成一个 nd 网格，并将其作为 n 个参数传递给您的函数。

===

另请注意，您传递ds.shape给fromfunction，而不是ds自身。你也可以这样写np.fromfunction(f,(3,3))。

你要你lambda做ds什么？显然fromfunction不是为你做的。

===

有了这个f，唯一fromfunction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 有 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数组只是形状的来源，目标是 (0,1)，是 的最大元素ds。

实际上，fromfunction链接答案中的只是在做：

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]])