我正在开发一个有趣的项目，它要求我在一组变量上使用huber函数，而在其他变量上使用square函数。例如，我有一个类似于f(x, z) = (H(x),S(z))的向量函数，其中H(x)是具有指定参数的huber函数，S(z)是平方函数。
最终，x，z是x_bar的一部分。我想知道是否有人知道在函数中执行此操作的任何独特方法，而无需索引数组，即x,z = x_bar[:n],x_bar[n:]。
感谢您的帮助。
编辑：
我很抱歉这个混乱。
首先，我将从我的功能输入开始。我有一个名为x_bar的向量，我已将其定义为两个不同向量x和z的连接。这些向量可以属于不同的维度空间。假设x是n维向量而z是m维向量。
其次，我将（x，z）定义为向量x和z的连接。所以当我写f（x，z）=（H（x），S（z））时，我说f（x，z）是H（x）和S（z）的串联。请假设H（x）是向量值函数，S（z）是向量值函数，仍然执行我在原始注释中指定的运算符。
第三，我在python中编写自定义丢失函数，我希望使用x_bar作为我的主要输入并设置x，z = x_bar [：n]，x_bar [n：]，其中x_bar [：n]是切片数组并仅引用前n个组件。