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python - numpy 矩阵行/列上的函数应用

coder 2023-05-22 原文

我正在使用 Numpy 将数据存储到矩阵中。来自 R 背景，有一种非常简单的方法可以将函数应用于矩阵的行/列或两者。

python/numpy 组合有类似的东西吗？编写我自己的小实现不是问题，但在我看来，我提出的大多数版本都将比现有的任何实现效率低得多/占用更多的内存。

我想避免从 numpy 矩阵复制到局部变量等，这可能吗？

我尝试实现的功能主要是简单的比较(例如，某列有多少元素小于数字 x 或其中有多少绝对值大于 y)。

最佳答案

几乎所有 numpy 函数都在整个数组上运行，和/或可以被告知在特定轴(行或列)上运行。

只要您可以根据作用于 numpy 数组或数组切片的 numpy 函数来定义您的函数，您的函数就会自动对整个数组、行或列进行操作。

询问如何实现特定功能以获得更具体的建议可能更有帮助。

Numpy 提供 np.vectorize和 np.frompyfunc将对数字进行操作的 Python 函数转换为对 numpy 数组进行操作的函数。

例如，

def myfunc(a,b):
    if (a>b): return a
    else: return b
vecfunc = np.vectorize(myfunc)
result=vecfunc([[1,2,3],[5,6,9]],[7,4,5])
print(result)
# [[7 4 5]
#  [7 6 9]]

(当第二个更大时，第一个数组的元素被第二个数组的对应元素替换。)

但不要太激动； np.vectorize 和 np.frompyfunc 是 just syntactic sugar .它们实际上并没有使您的代码更快。如果你的底层 Python 函数一次只对一个值进行操作，那么 np.vectorize 将一次提供一个项目，然后整个 操作会很慢(与使用调用一些底层 C 或 Fortran 实现的 numpy 函数相比)。

要计算列 x 中有多少元素小于数字 y，您可以使用如下表达式:

(array['x']<y).sum()

例如:

import numpy as np
array=np.arange(6).view([('x',np.int),('y',np.int)])
print(array)
# [(0, 1) (2, 3) (4, 5)]

print(array['x'])
# [0 2 4]

print(array['x']<3)
# [ True  True False]

print((array['x']<3).sum())
# 2

关于python - numpy 矩阵行/列上的函数应用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8079061/

pythonnumpycodesectionmap-function

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