Question

我试图通过使用numpy.piecewise在其中插入一个常量部分来“拼接”一个函数：

import numpy as np

func = lambda x: 20 -x
bid_price = 15.0
bid_power = 1.0
bid_start = 5.0

new_func = lambda x: np.piecewise(x, [0 <= x < bid_start,
              (x>= bid_start) & (x < bid_start + bid_power),  x >= bid_start + bid_power],
              [lambda t: func(t), lambda t : bid_price,
               lambda t: func(t - bid_power)])

虽然函数给出了与第一个条件匹配的x的正确结果，但是任何其他x都给出了零：

In[65]: new_func(15.0)
Out[65]: array(0.0)

我查看了numpy的代码。分段（不能完全调试它），但似乎没有任何东西导致这种行为。将x转换为numpy.array并没有帮助。我在这里做错了什么？

Answer 1

嗯，如果您输入非标量 np.array，它就有效：

>>> new_func(np.array([15]))
array([6])

稍加修改(0 <= x) & (x < bid_start)而不是0 <= x < bid_start它也适用于扩展数组：

>>> new_func(np.arange(20))
array([20, 19, 18, 17, 16, 15, 15, 14, 13, 12, 11, 10,  9,  8,  7,  6,  5, 4,  3,  2])

我猜np.piecewise可能不是为了接受标量（毕竟它是数组的替代函数），或者它是一个Bug。但是如果你想处理标量，你应该用纯粹的python编写它的方式更快：

def new_func(x):
    if x < 0:
        raise ValueError()
    elif x < bid_start:
        return 20 - x
    elif x < bid_start + bid_power:
        return bid_price
    else:
        return 20 - x + bid_power

使用lambda

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