Numpy向量化排除的参数

问题描述

请让我以简单的方式解释Numpy向量化函数中排除参数的功能。

解决方法

有时您不希望迭代所有对象。两个例子：

函数中的

f（a，b）用于单个元素，例如np.mod（a，b）。在这里矢量化没问题：

import numpy as np

vc = np.vectorize(np.mod)
print(vc([5,11,7,4],2)) # first element will be iterated
print(vc([5,[2,3,4,5])) # both elements will be iterated
print(vc(5,5])) # only second element will be iterated

另一方面，您有一个函数g（a，b），该函数需要b的数组（例如：查找表或多项式的参数）。因此b必须保留一个数组，否则该函数将给出错误或错误数据。这是通过排除b来完成的。请注意，通过使用exclude，现在必须命名所有参数。示例：

import numpy as np

def g(x,p):
  return p[0]+x*p[1]+x*x*p[2]

print(g(5,[0,1]))

vg = np.vectorize(g,excluded=['p'])
print(vg(x=[0,1,2,5],p=[0,1])) # p will not be iterated