Question

我认为这是一项简单的任务，但我遇到了麻烦。

我有一个函数，它接受数组中的索引并返回属于该索引的值。我想，有效地将值写入一个numpy数组。

我找到numpy.fromfunction，但它的行为并不像documentation建议的那样。它似乎“向量化”了这个函数，这意味着它不是传递实际的索引而是传递了一个庞大的索引数组：

def vsin(i):
    return float(round(A * math.sin((2 * pi * wf) * i)))

numpy.fromfunction(vsin, (len,), dtype=numpy.int16)
# TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

（如果我们使用调试器来检查i，则它是numpy.array实例。）

所以，如果我们尝试使用numpy的矢量化sin函数：

def vsin(i):
    return (A * numpy.sin((2 * pi * wf) * i)).astype(numpy.int16)

numpy.fromfunction(vsin, (len,), dtype=numpy.int16)

我们没有出现类型错误，但如果len > 2**15我们的振荡器会出现不连续性，因为numpy正在使用int16_t来表示索引！

这里的要点与sin无关：我希望能够编写像这样的任意python函数（是否存在numpy矢量化版本）并且能够在紧密的C中运行它们循环（而不是一个环形的python），而不必担心整数环绕。

我是否真的必须编写自己的cython扩展才能做到这一点？ numpy是否支持在数组中每个项目运行一次python函数，并且可以访问索引？

它不一定是一个创建函数：我可以使用numpy.empty（或者实际上，重用其他地方的现有数组。）因此，矢量化转换函数也可以。

Answer 1

我认为整数环绕的问题与numpy的矢量化sin实现无关，甚至与python或C的使用无关。

如果使用2字节有符号整数并尝试生成从0到32767之间的整数值数组，则会出现环绕错误。该数组将如下所示：

[0, 1, 2, ... , 32767, -32768, -32767, ...]

最简单的解决方案，假设内存不是太紧，就是为fromfunction生成的整数数组使用更多字节，这样你就不会出现环绕问题（直到几十亿）：

numpy.fromfunction(vsin, (len,), dtype=numpy.int32)

numpy经过优化，可以通过在矢量化函数之间传递整个数组来快速处理数组。我认为通常numpy工具不便于尝试每个数组元素运行一次标量函数。

从python函数生成一个numpy数组

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