Question

创建矩阵B的以下代码的最后一行出了什么问题？

为什么max函数的使用与前一行中的简单表达式i + j不同？

import numpy
print('Version =', numpy.version.version) # = 1.11.1
A=numpy.fromfunction(lambda i,j: i+j, (3,3), dtype=int)
B=numpy.fromfunction(lambda i,j: max(i,j),(3,3),dtype=int)

Answer 1

Numpy的fromfunction方法创建了两个数组，一个是每个单元格的值是该单元格的x索引，另一个是每个单元格是该单元格的y索引。然后它应用您传入的函数。

在您第一次调用该函数时，它会执行以下操作：

x=[[0 0 0]
   [1 1 1]
   [2 2 2]]
y=[[0 1 2]
   [0 1 2]
   [0 1 2]]
result = fn(x,y)

其中fn是你的lambda函数。 numpy数组的添加等同于元素添加，因此这表现得如你所料。但是，在第二个示例中，您使用max作为函数，并且未在numpy数组上定义python builtin max函数。这是因为定义python max的方式是这样的：

def max(x,y):
    if x>y:
        return x
    return y

但是，如果x和y都是numpy数组，x>y是一个numpy数组，if <numpy array>没有多大意义，这就是我们收到错误消息的原因：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

简而言之，您传递到numpy.fromfunction的函数不会在每对数字上执行，而是作为一个整体的矩阵执行，如上所述生成。 Numpy计算元素最大值的方法是numpy.maximum，因此将max替换为numpy.maximum，您的代码将按预期工作。

最后一点：lambda x,y: max(x,y)等同于max，因为两者都代表一个带有两个参数并返回其最大值的函数。所以当你重写代码的那一行时，你可以写：

B=numpy.fromfunction(numpy.maximum,(3,3),dtype=int)

lambda函数在numpy函数数组构造函数中

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