Question

我试图了解NumPy np.fromfunction()。

从此post中提取以下代码。

dist = np.array([ 1, -1])
f = lambda x: np.linalg.norm(x, 1)
f(dist)

输出

2.0

符合预期。

当我将它们放在一起以在np.fromfunction（）中使用np.linalg.norm（）

ds = np.array([[1, 2, 1],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 1]])
np.fromfunction(f, ds.shape)

出现错误。

> TypeError                                 Traceback (most recent call
last) <ipython-input-6-f5d65a6d95c4> in <module>()
      2        [1, 1, 0],
      3        [0, 1, 1]])
----> 4 np.fromfunction(f, ds.shape)

~/anaconda3/envs/tf11/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/numeric.py
in fromfunction(function, shape, **kwargs)    
2026     dtype = kwargs.pop('dtype', float)    
2027     args = indices(shape, dtype=dtype)
-> 2028     return function(*args, **kwargs)    
2029     
2030 
TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

是否可以在np.fromfunction（）中放置一个lambda函数（可能是另一个lambda函数）来完成这项工作（获取距离数组）？

Answer 1

查看错误：

In [171]: np.fromfunction(f, ds.shape)                                               
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-171-1a3ed1ade41a> in <module>
----> 1 np.fromfunction(f, ds.shape)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/numeric.py in fromfunction(function, shape, **kwargs)
   2026     dtype = kwargs.pop('dtype', float)
   2027     args = indices(shape, dtype=dtype)
-> 2028     return function(*args, **kwargs)
   2029 
   2030 

TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

fromfunction是一个小的Python函数；没有编译的魔术。

根据您提供的形状，它会生成indices。

In [172]: np.indices(ds.shape)                                                       
Out[172]: 
array([[[0, 0, 0],
        [1, 1, 1],
        [2, 2, 2]],

       [[0, 1, 2],
        [0, 1, 2],
        [0, 1, 2]]])

那是一个（2,3,3）数组。 2元素形状中的2，以及形状本身中的（3,3）。这类似于np.meshgrid和np.mgrid产生的结果。只是索引数组。

然后将其数组传递给您的函数，并进行*args的解压缩。

function(*args, **kwargs)

In [174]: f(Out[172][0], Out[172][1])                                                
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-174-40469f1ab449> in <module>
----> 1 f(Out[172][0], Out[172][1])

TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

仅此而已-生成一个n-d网格，并将其作为n个参数传递给函数。

===

还请注意，您将ds.shape传递给fromfunction，但没有传递ds本身。您也可以写成np.fromfunction(f,(3,3))。

您希望lambda与ds做什么？显然fromfunction并不是为您这样做。

===

有了这个f，fromfunction唯一可以做的就是给它一个arange：

In [176]: np.fromfunction(f, (10,))                                                  
Out[176]: 45.0
In [177]: f(np.arange(10))                                                           
Out[177]: 45.0

===

在链接的SO中，lambda接受2个参数，lambda x,y：

np.fromfunction(lambda x,y: np.abs(target[0]-x) + np.abs(target[1]-y), ds.shape)

在这样的问题和答案中，ds数组只是形状的来源，目标是（0,1），即ds的最大元素。

有效地，链接答案中的fromfunction只是在做：

In [180]: f1 = lambda x,y: np.abs(0-x) + np.abs(1-y)                                 
In [181]: f1(Out[172][0], Out[172][1])                                               
Out[181]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])

In [182]: np.abs(0-Out[172][0]) + np.abs(1-Out[172][1])                              
Out[182]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])

In [183]: np.abs(np.array([0,1])[:,None,None]-Out[172]).sum(axis=0)                  
Out[183]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])

In [184]: np.abs(0-np.arange(3))[:,None] + np.abs(1-np.arange(3))                    
Out[184]: 
array([[1, 0, 1],
       [2, 1, 2],
       [3, 2, 3]])

Answer 2

使用二维数组时，您的函数需要输入2个输入。

np.fromfunction() https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fromfunction.html的文档说：“通过在每个坐标上执行一个函数来构造数组。”

因此它将传递数组每个元素的坐标（（（0，0），然后是（0，1）...等）以构造一个数组。这真的是您想要做的吗？

您可以将lambda更改为类似的内容，但这实际上取决于您要执行的操作！

f = lambda x, y: np.linalg.norm([x,y],1)

将lambda放入NumPy`np.fromfunction（）`中会导致TypeError

2 个答案: