如何mpf数组？答案

【问题标题】：How to mpf an array?如何mpf数组？
【发布时间】：2014-06-24 04:27:24
【问题描述】：

我有：

import numpy as np
from mpmath import *

mpf(np.array(range(0,600)))

但它不会让我这样做：

TypeError: cannot create mpf from array

那我该怎么办？

基本上我将使用这个数组，并根据情况（例如1.35626567e1084 或6.2345252e-2732）将元素乘以令人难以置信的大或令人难以置信的小数，因此需要 mpf。

更具体地说，我将使用 besseli 和 besselk 函数来创建令人难以置信的大值和令人难以置信的小值。

如何获得一个 mpf 数组来保存这些数字？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy mpf mpmath

【解决方案1】：

将一个数组乘以一个 mpf 数字就可以了：

import numpy as np
import mpmath as mp
small_number = mp.besseli(400, 2)  # This is an mpf number
# Note that creating a list using `range` and then converting it
# to an array is not very efficient. Do this instead:
A = np.arange(600)
result = small_number * A  # Array of dtype object, ie, it contains mpf numbeers

将两个包含 mpf 数字的数组按元素相乘也可以：

result * result

所以你真正的问题是如何评估一个 numpy 数组中的 mpmath 函数。为此，我会使用np.frompyfunc（前段时间这是唯一的选择）。

besseli_vec = np.frompyfunc(mp.besseli, 2, 1)
besseli_vec(0, A)

【讨论】：

非常感谢。我正要放弃并使用缓慢的 for 循环！您提到前一段时间这是唯一的选择，现在还有哪些其他选择？
@Rapid 快速的谷歌搜索似乎暗示它仍然是唯一的方法。这是可以理解的，因为这个选项非常简单。
我在不同的环境中遇到了同样的问题，我只是将我的帖子链接到此页面。非常感谢任何帮助，
因此，当我必须将一个 np.array 乘以某个 mpf 数时，首先将 np.array 转换为 mpf，然后将其与 mpf 数相乘是没有意义的？结果将与直接执行乘法相同（相同的精度）？

【解决方案2】：

查看mpmath.arange：

import numpy as np
import mpmath as mp

np.array(mp.arange(600))

【讨论】：

我仍然不能这样做A=np.array(arange(600))，然后是besseli(0,A)，否则会向我抛出错误？