有没有一种简单的方法可以将一个或两个 np.arrays 传递给一个函数而不会溅出一个数组？答案

【问题标题】：Is there a simple way to pass one or two np.arrays to a function without splatting an array?有没有一种简单的方法可以将一个或两个 np.arrays 传递给一个函数而不会溅出一个数组？
【发布时间】：2021-11-22 11:02:24
【问题描述】：

我有一个函数需要能够接受一个或两个数组，转换它们，然后返回转换后的数组

是否有替代 function(*args) 的替代方法，它不会在其第一个维度上解压缩单个 Numpy 数组，或建议的解决方法？

【问题讨论】：

看起来你在函数调用中解压数组，function(array1) 应该可以工作，function(array1, array2) 或任意数量的位置参数。

标签： python arrays numpy iterator args

【解决方案1】：

*args 有什么问题？它可以很好地与列表/数组一起使用而不会飞溅。

def foo(*args):
    print(args)

foo([1])
foo([1], [2])

([1],)
([1], [2])

【讨论】：

【解决方案2】：

如何使用可选参数：

def transformsinglearr(arr):
    #enter code here

def foo(arr1 = None, arr2 = None):
    arr1t = None
    arr2t = None
    if not( arr1 is None) : arr1t = transformsinglearr(arr1)
    if not( arr2 is None) : arr2t = transformsinglearr(arr2)
    result = [arr1t, arr2t]
    result = [i for i in result if i] #remove nones
    return result

它比 *args 优雅得多，但它做同样的工作。

【讨论】：