Question

我正在尝试在python中向量化一个函数。我希望函数的参数能够作为标量（浮点数，整数等）或作为一个numpy数组传递。对于作为标量传递的参数，它们应该作为指定长度的numpy数组广播。

函数的参数随后将在函数中使用，因此需要维护参数的名称。

这是我目前的代码，但它不起作用：

def f(arg1, arg2, length = 4):
    arguments = locals()
    for name in arguments:
        if isinstance(arguments[name], (float,int)) : 
            eval(name) = np.array([float(arguments[name])] * length)
    return arg1,arg2

该函数应该返回：

f（1,2，长度= 4）

=＆GT;数组（[1.，1.，1.，1。]），数组（[2.，2.，2.，2。]）

谢谢！

Answer 1

这个怎么样：

import numpy as np

def f(*args, **kwargs):
  length = kwargs.get("length", 1)
  ret = []
  for arg in args:
    if isinstance(arg, (float, int)):
      ret.append(np.repeat(arg, length))
    else:
      ret.append(arg)
  return tuple(ret)

print f(1, 2, length=4)

整个方法让我觉得有些奇怪。很想看到一个令人信服的用例。

将浮动的函数参数转换为numpy数组

1 个答案: