numpy向量化函数

落日映苍穹つ 2022-05-16 07:39 229阅读 0赞

# 向量化函数 #

自定义的 `sinc` 函数：

import numpy as np
    
    def sinc(x):
        if x == 0.0:
            return 1.0
        else:
            w = np.pi * x
            return np.sin(w) / w

作用于单个数值：

sinc(0.0)

1.0

sinc(3.0)

3.8981718325193755e-17

但这个函数不能作用于数组：

x = np.array([1,2,3])
    sinc(x)

---------------------------------------------------------------------------
    ValueError                                Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-4-9d4f36f2aa7a> in <module>()
          1 x = np.array([1,2,3])
    ----> 2 sinc(x)
    
    <ipython-input-1-dffe464e3332> in sinc(x)
          2 
          3 def sinc(x):
    ----> 4     if x == 0.0:
          5         return 1.0
          6     else:
    
    ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

可以使用 `numpy` 的 `vectorize` 将函数 `sinc` 向量化，产生一个新的函数：

vsinc = np.vectorize(sinc)
    vsinc(x)

array([  3.89817183e-17,  -3.89817183e-17,   3.89817183e-17])

其作用是为 `x` 中的每一个值调用 `sinc` 函数：

import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    x = np.linspace(-5,5,101)
    plt.plot(x, vsinc(x))

[<matplotlib.lines.Line2D at 0xa24e4e0>]

![70][]

因为这样的用法涉及大量的函数调用，因此，向量化函数的效率并不高。

[70]: /images/20220516/3176a52e08e649679c7a86d36c2e6a49.png

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