Question

让A1和A2成为相同形状的numpy数组，比如说（（d1，d2））。我想从它构建（（d1，d1））数组，以便通过将函数应用于元组A1 [i]，A2 [j]来定义其第[i，j]个条目。我以

的形式使用np.fromfunction

f=lambda i,j: np.inner(A1[i],A2[j])
A=np.fromfunction(f, shape=(d1, d1))

（如Fastest way to initialize numpy array with values given by function中所述）。

但是我得到错误＆＃39;＆＃39; IndexError：用作索引的数组必须是整数（或布尔）类型＆＃39;＆＃39;。这很奇怪，因为将lambda函数更改为例如

 f=lambda i,j: i*j

工作正常！似乎在lambda函数中调用另一个函数会导致

出现问题

np.fromfunction

（np.inner只是一个例子，我希望能够用其他类似的功能替换它。）

Answer 1

要调试情况，请使f成为正确的函数并添加print语句以查看i和j的值：

import numpy as np
np.random.seed(2015)
d1, d2 = 5, 3
A1 = np.random.random((d1,d2))
A2 = np.random.random((d1,d2))
def f(i, j):
    print(i, j)
    return np.inner(A1[i],A2[j])
A = np.fromfunction(f, shape=(d1, d1))

您会看到(i, j)等于：

(array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 4.,  4.,  4.,  4.,  4.]]), array([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.]]))

啊哈。问题是这些数组是浮点值的。正如错误消息所示，索引必须是整数或布尔类型。

仔细阅读np.fromfunction的文档字符串会发现它有第三个参数dtype，它控制坐标数组的数据类型：

Parameters
dtype : data-type, optional
    Data-type of the coordinate arrays passed to `function`.
    By default, `dtype` is float.

因此，解决方案是将dtype=int添加到np.fromfunction：

的调用中

A = np.fromfunction(f, shape=(d1, d1), dtype=int)

使用numpys np.fromfunction

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