Question

我想知道是否有人能够将一个python列表，一个numpy向量（shape（n，））或一个numpy向量（shape（n，1））传递给一个函数。我们的想法是概括一个函数，使三者中的任何一个都有效，而不会增加复杂性。

初步想法：

1) Use a type checking decorator function and cast to a standard representation.
2) Add type checking logic inline (significantly less ideal than #1).
3) ?

我一般不使用python内置数组类型，但怀疑这个问题的解决方案也会支持这些。

Answer 1

我认为最简单的方法是使用numpy.atleast_2d启动您的功能。然后，所有3种可能性都将转换为x.shape == (n, 1)情况，您可以使用它来简化您的功能。

例如，

def sum(x):
    x = np.atleast_2d(x)
    return np.dot(x, np.ones((x.shape[0], 1)))

atleast_2d会返回该数组的视图，因此如果您传入的内容已经是ndarray，则不会有太大的开销。但是，如果您打算修改x并因此想要制作副本，则可以执行x = np.atleast_2d(np.array(x))。

Answer 2

您可以使用以下命令将这三种类型转换为“规范”类型，即1dim数组：

arr = np.asarray(arr).ravel()

加入装饰者：

import numpy as np
import functools

def takes_1dim_array(func):
    @functools.wraps(func)
    def f(arr, *a, **kw):
        arr = np.asarray(arr).ravel()
        return func(arr, *a, **kw)
    return f

然后：

@takes_1dim_arr
def func(arr):
   print arr.shape

Python传递列表或Numpy数组

2 个答案: