Python中的Arrayfun？答案

【问题标题】：Arrayfun in Python?Python中的Arrayfun？
【发布时间】：2021-01-08 21:18:36
【问题描述】：

我正在尝试将一些代码从 Matlab 转换为 Python。知道我将如何转换这条线吗？我对 python 很陌生，以前从未见过arrayfun。谢谢。非常感激。

 zj=arrayfun(@sigmoid,aj);

【问题讨论】：

你读过documentation吗？它只是一个伪装的for 循环。您甚至可以矢量化 sigmoid 函数并完全摆脱循环。
@horchler 这不是变相的 for 循环。它带有自己的优化。至少，如果它不优化任何东西，它会在每次迭代中避免解释器。

标签： python matlab

【解决方案1】：

每当您处理数值数据时，您都需要使用数值库numpy。

其中，名为arrayfun 的Matlab 函数只是该函数的向量化形式。例如

Matlab：

>> a = 1:4

a =

     1     2     3     4

>> arrayfun(@sqrt, a)

ans =

    1.0000    1.4142    1.7321    2.0000

>> sqrt(a)

ans =

    1.0000    1.4142    1.7321    2.0000

而在 numpy 中，你会这样做：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(4)
>>> np.sqrt(a)
array([ 0.        ,  1.        ,  1.41421356,  1.73205081])

大多数函数都可以向量化，sigmoid 也不例外。例如，如果 sigmoid 被定义为1./(1 + exp(-x))，那么你可以用 Python 编写：

def sigmoid(x):
    return 1./(1 + np.exp(-x))

zj = sigmoid(aj)

【讨论】：

如果您的特定函数不能直接矢量化，并且您愿意以性能损失换取不做任何工作，numpy 提供了 numpy.vectorize(...) ，这是有效的，与 Matlab arrayfun(...) 函数正在执行的 for 循环包装相同。

【解决方案2】：

通用方式，使用循环：

 zj=[sigmoid(x) for x in aj]

【讨论】：

【解决方案3】：

虽然所有的回复都是正确的，而且列表理解可能是首选的编写方式，因为它读起来非常优雅，但我确实觉得有必要做一个补充：在我看来，arrayfun 到 Python 的最直接翻译是还是map。它返回一个迭代器，例如传递给list 完全模仿arrayfun 将为您做的事情。换句话说，在我看来，list(map(sigmoid,aj)) 是arryfun(@sigmoid,aj) 的更直接的翻译。

【讨论】：

对我来说，这是更好的答案。 arrayfun 是遍历数组所有元素的任意函数的映射操作。那是 Python 中的地图。