调用包含 x 值数组的函数

问题描述

我想在程序中调用一个函数，它具有与以下相同的格式，但其中 x 值采用形状数组 = (426,240) 的形式。有人可以帮忙吗？

功能是：

def f(x):
    if x < 0:
        return -2*x
    else :
        return -x

    x = np.arange(-100,100,1)

    plt.plot(x,list(map(f,x)),'b-')  # for python3

    #plt.show()

调用该函数的代码部分如下所示：

def nucleation_and_motion_in_G_gradient_fluid_2D(writer,args,R=60):
    dx = 2*R / args.height
    x = (np.arange(args.width) - args.width // 2) * dx
    y = (np.arange(args.height) - args.height // 2) * dx
    x,y = np.meshgrid(x,y,indexing='ij')

def source_G(t):
    center = np.exp(-0.5*(t-5)**2) * 10
    gradient = (1+np.tanh(t-30)) * 0.0003
    piecewise_1 = f(x) # ***function f(x) called here***

    return -( 
        np.exp(-0.5*(x*x + y*y)) #+ np.exp(-0.5*((x)**2 + y*y))
    ) * center + piecewise_1 * gradient   # piecewise function test

主代码here。

我已经知道代码适用于 trapezoid 函数与 x 数组的组合，如下所示：

（代码需要：from scipy import signal）

def trapezoid_signal(x,width=2.,slope=1.,amp=10.,offs=1):
        a = slope * width * signal.sawtooth(2 * np.pi * 1/10 * x/width - 0.8,width=0.5)/4.
        a[a>amp/2.] = amp/2.
        a[a<-amp/2.] = -amp/2.
        return a + amp/2. + offs

def source_G(t):
    center = np.exp(-0.5*(t-5)**2) * 10
    gradient = (1+np.tanh(t-30)) * 0.0003
    trapezoid = trapezoid_signal(x,width=40,slope=5,amp=50)

    return -( 
        np.exp(-0.5*(x**2 + y**2)) 
    ) * center + trapezoid * gradient # one soliton particle in 2 dimensions of xy with z axis as concentration potential

解决方法

如果你想做这个

def f(x):
    if x < 0:
        return -2*x
    else :
        return -x

与矢量化兼容，您可以使用以下（非常常见的）技巧：

def f(x):
    neg = x < 0
    return neg * (-2 * x) + (1 - neg) * -x

有效！

>>> f(np.arange(-5,5))
array([10,8,6,4,2,-1,-2,-3,-4])