Question

我试图通过参数tiling：

对以下函数进行矢量化

def find_tile(x,tiling):
    """
    Calculates the index of the closest element of 'tiling' to 'x'.
    tiling: array of grid positions
    x: variable of the same type as the elements of tiling
    """
    return np.argmin(np.linalg.norm(tiling - x, axis=1))

例如，函数的非向量化版本可以接受以下参数

tiling = np.array( [[i,j] for i in xrange(3) for j in xrange(3)] )
x = np.array([1.2, 2.7])

我有兴趣找到最快的矢量化，这样x仍然是一个矢量，我可以传递一个参数列表tiling

所以我尝试使用生成器定义多个倾斜：

tilings = (tiling + np.random.uniform(0,1,2)  for j in xrange(3))

然后使用map和functools.partial：

map(functools.partial(find_tile, x=x), tilings)

显然，x是一个数组或类似问题，因为我收到了错误：

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 43, in <module>
    inds = map(functools.partial(find_tile, x=x), ts)
TypeError: find_tile() got multiple values for keyword argument 'x'

有人可以向我解释如何绕过它吗？

另外，是否有另一种更快的方法（可能重写函数find_tile？）

Answer 1

您正在传递x作为关键字参数。 map()将来自tilings的每个元素作为位置参数传递。但是，由于您的第一个位置参数是x，因此与关键字参数冲突。使用名称作为关键字参数不会阻止使用位置参数填充相同的名称。

不要为x使用关键字参数;只需将其作为位置参数传递给partial()：

map(functools.partial(find_tile, x), tilings)

现在，tilings中的每个元素都作为第二个位置参数传入，并且调用有效。

具有固定数组值参数

1 个答案: