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python - Numpy广播 - 使用变量值

问题描述

编辑：

由于我的问题表述得很糟糕，我决定重写它。

numpy 是否允许在不使用 Python 的标准列表理解的情况下创建带有函数的数组？

通过列表理解，我可以：

array = np.array([f(i) for i in range(100)])

具有 fa 给定的功能。

但是如果构造的数组真的很大，使用 Python 的列表会很慢并且会占用大量内存。

如果这种方式不存在，我想我可以先创建一个我想要的大小的数组

array = np.arange(100)

然后在它上面映射一个函数。

array = f(array)

根据另一篇文章的结果，这似乎是一个合理的解决方案。

假设我想使用带有简单 int 值的 add 函数，它将如下：

array = np.array([i for i in range(5)])
array + 5

但是现在如果我想要值（这里是 5）作为根据数组元素的索引而变化的东西怎么办。例如操作：

array + [i for i in range(5)]

我可以使用什么对象来为向量化操作中的变量值定义特殊规则？

标签： pythonnumpyvectorization

解决方案

对于您的具体示例，陪审团操纵的解决方案将用于numpy.arange()：

In [4]: array + np.arange(5)
Out[4]: array([0, 2, 4, 6, 8])

一般来说，您可以找到一些 numpy ufunc 来完成您的自定义函数的工作，或者您可以在 python 函数中进行组合，然后返回一个 ndarray，例如：

def custom_func():
    # code for your tasks

    return arr

然后，您可以简单地将返回的结果添加到您已经定义的内容array中，如下所示：

array + cusom_func()

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