Question

我试图定义一个函数（帐篷图），如下所示：

def f(r, x):
    return np.piecewise([r, x], [x < 0.5, x >= 0.5], [lambda r, x: 2*r*x, lambda r, x: 2*r*(1-x)])

r，x将是numpy数组：

no_r = 10001
r = np.linspace(0, 4, no_r)
x = np.random.rand(no_r)

我希望结果是一个匹配r和x形状的numpy数组，该数组使用具有相同标记的数组r和x的每对元素进行计算。例如，如果r = [0，1，2，3]和x = [0.1，0.7，0.3，1]，则结果应为[0，0.6，1.2，0]。发生错误：“布尔索引与沿维度0的索引数组不匹配；维度为2，但相应的布尔维度为10001” 那么我应该怎么做才能达到预期的目的？

Answer 1

您想要得到的结果可以通过np.select完成，例如：

def f(r, x):
    return np.select([x < 0.5,x >= 0.5], [2*r*x, 2*r*(1-x)])

然后与

r = np.array([0, 1, 2, 3])
x = np.array([0.1, 0.7, 0.3, 1])

print (f(r,x))
[0.  0.6 1.2 0. ]

编辑：在这种情况下，只有两个排他条件，您还可以使用np.where：

def f(r,x):
    return np.where(x<0.5,2*r*x, 2*r*(1-x))

将给出相同的结果。

numpy中的分段函数具有多个参数

1 个答案: