Verwenden Sie numpy.frompyfunc, um einer Python-Funktion mit dem Argument @ Broadcasting hinzuzufüge
Aus einem Array wiedb
(was ungefähr @ sein wi(1e6, 300)
) und einmask = [1, 0, 1]
vector definiere ich das Ziel als 1 in der ersten Spalte.
Ich möchte ein @ erstellout
Vektor, der aus Einsen besteht, in denen die entsprechende Zeile indb
entspricht demmask
undtarget==1
und überall sonst Nullen.
db = np.array([ # out for mask = [1, 0, 1]
# target, vector #
[1, 1, 0, 1], # 1
[0, 1, 1, 1], # 0 (fit to mask but target == 0)
[0, 0, 1, 0], # 0
[1, 1, 0, 1], # 1
[0, 1, 1, 0], # 0
[1, 0, 0, 0], # 0
])
Ich habe ein @ definievline
-Funktion, die ein @ anwendmask
zu jeder Array-Zeile mitnp.array_equal(mask, mask & vector)
, um zu überprüfen, ob die Vektoren 101 und 111 zur Maske passen. Anschließend werden nur die Indizes beibehalten, bei denentarget == 1
.
out
wird auf @ initialisiearray([0, 0, 0, 0, 0, 0])
out = [0, 0, 0, 0, 0, 0]
Dasvline
-Funktion ist definiert als:
def vline(idx, mask):
line = db[idx]
target, vector = line[0], line[1:]
if np.array_equal(mask, mask & vector):
if target == 1:
out[idx] = 1
Ich erhalte das richtige Ergebnis, wenn ich diese Funktion zeilenweise in einem @ anwendfor
loop:
def check_mask(db, out, mask=[1, 0, 1]):
# idx_db to iterate over db lines without enumerate
for idx in np.arange(db.shape[0]):
vline(idx, mask=mask)
return out
assert check_mask(db, out, [1, 0, 1]) == [1, 0, 0, 1, 0, 0] # it works !
etzt möchte ich @ vektorisiervline
durch Erstellen einesufunc
:
ufunc_vline = np.frompyfunc(vline, 2, 1)
out = [0, 0, 0, 0, 0, 0]
ufunc_vline(db, [1, 0, 1])
print out
Aber dieufunc
beschwert sich über Broadcasting-Eingänge mit diesen Formen:
In [217]: ufunc_vline(db, [1, 0, 1])
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-217-9008ebeb6aa1> in <module>()
----> 1 ufunc_vline(db, [1, 0, 1])
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (6,4) (3,)
In [218]: