Question

下面是两个numpy ndarray，它们具有相同的行但顺序不同。当我按行应用函数g1时，我希望得到相同的结果，但顺序不同。但情况并非如此。

public class HubIdentityUserIdProvider : IUserIdProvider
{
    public string GetUserId(IRequest request)
    {
        return request == null
            ? throw new ArgumentNullException(nameof(request))
            : request.User?.Identity?.GetUserId();
    }
}

我的系统是： numpy：1.13.1： python：3.6.2： Win10 Pro： conda：4.3.27

由于

Answer 1

重新创建计算：

In [25]: def g1(x):
    ...:     return max(0,  (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 1)**2 - 1.05**2)
    ...: 
In [26]: g1([0,0])
Out[26]: 0.8975
In [27]: g1([1,1])
Out[27]: 0
In [28]: np.apply_along_axis(g1,1,[[0,0],[1,1]])
Out[28]: array([ 0.8975,  0.    ])
In [29]: np.apply_along_axis(g1,1,[[1,1],[0,0],[1,1]])
Out[29]: array([0, 0, 0])

注意Out[29]是一个整数数组，而不是你描述的浮点数（它不是复制粘贴的吗？）。

apply_along_axis使用试算计算来确定返回的dtype。如果第一种情况返回整数，那么它会创建一个整数数组来获取结果。将float分配给整数数组会导致截断。

我已经在np.vectorize看到了这个问题，并且怀疑它也发生在这里。我们可以查看apply_along_axis的代码，以验证其发生的位置和方式。

因此，将g1更改为max(0.0, ...)可确保函数始终返回float，apply将返回正确的dtype。

为什么numpy apply_along_axis无效

1 个答案: