Question

Here生成一系列函数。是否有一些调用它们的矢量化方式（即不是显式循环）？

示例：

funcs = np.array(lambda x: 2*x, lambda x: 2.5*x)#in principle more funcs
args = np.array([3.0,4.0])

# numpy array of func[0](arg[0]), func[1](arg[1])
#output : array([6.0,10.0])

假设函数具有相同的特征，但是假设它们是非平凡的（例如，一组曲线的样条函数），并且完全独立于彼此。

Answer 1

您可以按如下方式使用itertools.imap：

from itertools import imap
import numpy as np

funcs = np.array([lambda x: 2*x, lambda x: 2.5*x])
args = np.array([3.0,4.0])
answer = np.fromiter(imap(lambda func, arg: func(arg), funcs, args),float)
print(answer)

<强>输出

[6.0, 10.0]

Answer 2

没有导入任何东西，试试这个：

import numpy as np
funcs = np.array(lambda x: 2*x, lambda x: 2.5*x)#in principle more funcs
args = np.array([3.0,4.0])

output = map(lambda x,y:x(y), funcs, args)

它也适用于list和tuple。

调用函数数组

2 个答案: