如何将 np.array 转换为函数？

Question

我有以下np.array，它描述了一个矩形波。我想将它转换为可调用函数，并带有一个连续的参数。 np.array 是：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import seed
from numpy.random import rand


def piecewise_control( off_times,amp_inj, period_inj ):

   def select(T):
       
       return lambda t: (-T/2 <= t) & (t < T/2)

   def pulse_train(t, at, shape):
       
       return np.sum(shape(t - at[:,np.newaxis]), axis=0)



   for i in range(1,len(off_times)):

     off_times[i] += off_times[i-1]  + period_inj

 
  
   return  amp_inj*pulse_train(t,off_times,shape=select(period_inj))               


t=np.linspace(0,100,10000)
off_times = 10*rand(10)
period_inj = 1
amp_inj = 1 

control = piecewise_control(  off_times,amp_inj, period_inj )

plt.plot(t,control)
plt.show()

这个answer 启发了我。

剧情如下：

问题是：我们能否将数组control转换为一个具有连续参数的函数？

当然，如果我们这样做了：

def ccontrol(t, control):
      return control[t]

不幸的是，我们会得到一个只依赖于整数的函数。

Answer 1

您可以subclass numpy.ndarray 并实现__call__ 方法：

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):
    def __call__(self, idx):
        return self[idx]

control = np.random.rand(100)
control_view = control.view(MyArray)

print(control_view(5), control[5])

对于插值，您可以使用scipy.interpolate。事实上，插值例程can return functions 可以使用任何输入调用，不一定是整数。