Question

我有两个相同形状的输入数组x和y。我需要通过函数运行匹配索引的每个元素，然后将结果存储在第三个数组z中的那些索引处。完成此任务的最pythonic方法是什么？现在我有四个循环 - 我确信有一个更简单的方法。

x = [[2, 2, 2],
     [2, 2, 2],
     [2, 2, 2]]

y = [[3, 3, 3],
     [3, 3, 3],
     [3, 3, 1]]

def elementwise_function(element_1,element_2):
    return (element_1 + element_2)

z = [[5, 5, 5],
     [5, 5, 5],
     [5, 5, 3]]

我感到困惑，因为我的函数只适用于单个数据对。我不能简单地将x和y数组传递给函数。

Answer 1

一种“更简单的方法”是使用numpy.vectorize创建一个支持NumPy的功能。 “ufunc”是元素函数的NumPy术语（参见文档here）。使用numpy.vectorize可以让你使用逐个元素的函数创建自己的ufunc，它的工作方式与其他NumPy ufunc相同（如标准添加等）：ufunc将接受数组，它将应用你的函数对每对元素，它将像标准的NumPy函数一样进行数组形状广播等。documentation page有一些可能有用的用法示例。

Answer 2

（我猜你在谈论简单的python list，而不是numpy.array）

递归总能让我们的生活更轻松：

def operate_on_Narray(A, B, function):
    try:
        return [operate_on_Narray(a, b, function) for a, b in zip(A, B)]
    except TypeError as e:
        # Not iterable
        return function(A, B)

用法：

>>> x = [[2, 2, 2],
...      [2, 2, 2],
...      [2, 2, 2]]
>>> 
>>> y = [[3, 3, 3],
...      [3, 3, 3],
...      [3, 3, 1]]
>>> operate_on_Narray(x, y, lambda a, b: a+b)
[[5, 5, 5], [5, 5, 5], [5, 5, 3]]

它适用于任何其他类型的维数组：

>>> operate_on_Narray([1, 2, 3], [4, 5, 6], lambda a, b: a*b)
[4, 10, 18]

Answer 3

python 2.7.3解释器会话的以下脚本说明了使用内置函数map将元素运算应用于2D矩阵元素。（注意：operator.add等同于指定的elementwise_function，也等同于第二次使用applier时的lambda表达式。）

>>> import operator
>>> def applier(a, b, op):
...     return map(lambda ro: map(op, ro[0], ro[1]), zip(a,b))
... 
>>> applier(x, y, operator.add)
[[5, 5, 2], [5, 4, 5], [6, 5, 5]]
>>> x; y
[[2, 2, 1], [2, 2, 2], [3, 2, 2]]
[[3, 3, 1], [3, 2, 3], [3, 3, 3]]
>>> applier(x, y, lambda p,q: p+q)
[[5, 5, 2], [5, 4, 5], [6, 5, 5]]
>>> applier(x, y, lambda p,q: p-q)
[[-1, -1, 0], [-1, 0, -1], [0, -1, -1]]
>>> applier(x, y, lambda p,q: p*q)
[[6, 6, 1], [6, 4, 6], [9, 6, 6]]

数组元素运算

3 个答案: