遍历数组并将其应用于函数答案

【问题标题】：Iterate over an array and apply it to a function遍历数组并将其应用于函数
【发布时间】：2020-05-23 17:57:10
【问题描述】：

在 python 中，我使用函数“q”迭代 P 中的每一列和 4,4 数组。喜欢：

P = np.array([[1, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0.5, 0], [0, 0, 0.5, 0]])


def q(q_u):
    q = np.array(
        [
            [np.dot(0, 2, q_u)],
            [np.zeros((4, 1), dtype=int)],
            [np.zeros((2, 1), dtype=int)],
        ],
        dtype=object,
    )

    return q


np.apply_along_axis(q, axis=0, arr=P)

我得到一个 (3,1,4) 数组，将 q 函数应用于 P 数组。这是对的。但是如何保存并稍后将 4 (3,1) 数组调用为字典，以便稍后将其应用于另一个需要 (3,1) 数组的函数 printR。

printR(60, res, q)

应该将这 4 个数组添加到字典中以便使用 PrintR 进行迭代还是有其他方法？

【问题讨论】：

np.dot(0, 2, q_u) - 这应该做什么？

标签： python arrays function numpy multidimensional-array

【解决方案1】：

将令人费解的dot更正为

        [np.dot(0.2, q_u)],

在您的其他问题中生成ost。

我还是想知道你为什么坚持使用apply_along_axis。它没有任何速度优势。比较这些时间：

In [36]: timeit np.apply_along_axis(q, axis=0, arr=P)                                          
141 µs ± 112 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [37]: timeit np.stack([q(P[:,i]) for i in range(P.shape[1])], axis=2)                       
72.1 µs ± 500 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [38]: timeit [q(P[:,i]) for i in range(P.shape[1])]                                         
53 µs ± 42.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

dot(0.2, q_u) 行只执行0.2*q_u，应用于P 可以是0.2*P 或0.2*P.T。

让我们更改q 以省略尺寸1 尺寸，以使显示更紧凑：

In [49]: def q1(q_u): 
    ...:     q = np.array( 
    ...:         [ 
    ...:             np.dot(0.2, q_u), 
    ...:             np.zeros((4,), dtype=int), 
    ...:             np.zeros((2,), dtype=int), 
    ...:         ], 
    ...:         dtype=object, 
    ...:     ) 
    ...:     return q 
    ...:                                                                                       
In [50]: np.apply_along_axis(q1, axis=0, arr=P)                                                
Out[50]: 
array([[array([0.2, 0. , 0. , 0. ]), array([0. , 0.2, 0. , 0. ]),
        array([0. , 0. , 0.1, 0.1]), array([0.2, 0. , 0. , 0. ])],
       [array([0, 0, 0, 0]), array([0, 0, 0, 0]), array([0, 0, 0, 0]),
        array([0, 0, 0, 0])],
       [array([0, 0]), array([0, 0]), array([0, 0]), array([0, 0])]],
      dtype=object)
In [51]: _.shape                                                                               
Out[51]: (3, 4)

我们可以生成相同的数字，排列方式略有不同：

In [52]: [0.2 * P.T, np.zeros((4,4),int), np.zeros((4,2),int)]                                 
Out[52]: 
[array([[0.2, 0. , 0. , 0. ],
        [0. , 0.2, 0. , 0. ],
        [0. , 0. , 0.1, 0.1],
        [0.2, 0. , 0. , 0. ]]), 
 array([[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0]]), 
 array([[0, 0],
        [0, 0],
        [0, 0],
        [0, 0]])]

您正在制作 3 个二维数组，每个数组每列有一行 P。

我在 [38] 中计时的列表解析产生 4 个大小 (3,) 的数组，即 P 的每列一个数组。 apply_along_axis 掩盖了这一点，将它们连接到最后一个维度（就像我的 stack with axis=2 所做的那样）。

In [53]: [q1(P[:,i]) for i in range(P.shape[1])]                                                                                     
Out[53]: 
[array([array([0.2, 0. , 0. , 0. ]), array([0, 0, 0, 0]), array([0, 0])],
       dtype=object),
 array([array([0. , 0.2, 0. , 0. ]), array([0, 0, 0, 0]), array([0, 0])],
       dtype=object),
 array([array([0. , 0. , 0.1, 0.1]), array([0, 0, 0, 0]), array([0, 0])],
       dtype=object),
 array([array([0.2, 0. , 0. , 0. ]), array([0, 0, 0, 0]), array([0, 0])],
       dtype=object)]

列表解析不仅速度快，而且还保持q 输出“完整”，从而更容易传递给另一个函数。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用transpose、zip 创建字典。

要创建 4 个(1,3)，只需将它们传递给 dict

arr = np.apply_along_axis(q, axis=0, arr=P)

d = dict(zip(range(arr.size), arr.T))

Out[259]:
{0: array([[0, array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]]),
         array([[0],
        [0]])]], dtype=object), 1: array([[0, array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]]),
         array([[0],
        [0]])]], dtype=object), 2: array([[0, array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]]),
         array([[0],
        [0]])]], dtype=object), 3: array([[0, array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]]),
         array([[0],
        [0]])]], dtype=object)}

In [260]: d[0].shape
Out[260]: (1, 3)

要创建 4 个(3,1)，请使用字典理解

d = {k: v.T for k, v in zip(range(arr.size), arr.T)}

Out[269]:
{0: array([[0],
        [array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]])],
        [array([[0],
        [0]])]], dtype=object), 1: array([[0],
        [array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]])],
        [array([[0],
        [0]])]], dtype=object), 2: array([[0],
        [array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]])],
        [array([[0],
        [0]])]], dtype=object), 3: array([[0],
        [array([[0],
        [0],
        [0],
        [0]])],
        [array([[0],
        [0]])]], dtype=object)}

In [270]: d[0].shape
Out[270]: (3, 1)

注意：我故意使用arr.size 让zip 仅根据arr.T 的长度修剪元组

【讨论】：