Use numpy.frompyfunc para agregar difusión a una función de Python con argumento
De una matriz comodb
(que será aproximadamente(1e6, 300)
) y amask = [1, 0, 1]
vector, defino el objetivo como un 1 en la primera columna.
Quiero crear unout
vector que consiste en unos donde la fila correspondiente endb
coincide con elmask
ytarget==1
y ceros en cualquier otro lugar.
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
])
He definido unvline
función que aplica unmask
a cada línea de matriz usandonp.array_equal(mask, mask & vector)
para comprobar que los vectores 101 y 111 se ajustan a la máscara, luego solo retiene los índices dondetarget == 1
.
out
se inicializa aarray([0, 0, 0, 0, 0, 0])
out = [0, 0, 0, 0, 0, 0]
losvline
la función se define como:
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
Obtengo el resultado correcto al aplicar esta función línea por línea en unfor
lazo:
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 !
Ahora quiero vectorizarvline
creando unufunc
:
ufunc_vline = np.frompyfunc(vline, 2, 1)
out = [0, 0, 0, 0, 0, 0]
ufunc_vline(db, [1, 0, 1])
print out
Pero elufunc
se queja de transmitir entradas con esas formas:
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]: