NumPy：使用ndarray總結函數值

統計學家在這裏試圖弄清楚NumPy如何在飛行中工作。我需要使用SciPy的rv_discrete來實現一些東西，但是我收到了錯誤，我已經回溯到NumPy中的以下行爲。這可能是超級基本的，但我很困惑。NumPy：使用ndarray總結函數值

我試圖理解爲什麼下面簡單的代碼不工作：

import numpy as np 

def testfn(k): 
    if k == 1: 
     return 1 
    else: 
     return 1/k**2 

def sumtest(k): 
    m = np.arange(1,k+1) 
    print(np.sum(testfn(m),axis=0)) 

sumtest(100)

如果我只是擺脫了條件語句的內部testfn()與return 1/k**2替換它，然後一切都很好。我可以直覺，這是因爲在sumtest()我通過ndarray對象到testfn()，但我無法掌握髮生在引擎蓋下的事情。

我之所以問這個是這是正是_cdfsingle()是如何在SciPy的的rv_discrete類編碼，我需要知道它是如何工作來定義新的隨機變量。

如果這太基本了，那麼我會很感激鏈接到某個地方開始。任何幫助將不勝感激。

編輯：根據下面的評論，讓我澄清我想發生什麼。我基本上想要testfn()就好像它在傳遞給它的數組上進行分組操作一樣。因此，如果[1,2,3]是傳遞給testfn()的數組，則在一天結束時，我想要np.sum返回數量1 + 1/4 + 1/9。

來源

2015-07-21 gogurt

Numpy.sum()需要類似數組作爲其第一個參數。因此，您需要testfn()才能返回數組。

看起來好像你認爲Numpy.sum()在對每個輸入進行求和之前將會評估testfn()。事實並非如此。如果您要通過m映射testfn()，您可能會收到您正在查找的行爲。

所以嘗試：

n = map(testfn, m) 
print(np.sum(n,axis=0))

來源

2015-07-21 14:55:46 dshapiro

我想用Numpy，你必須使用'np.vectorize（）'而不是'map'，但這基本上是一個竅門。我會首先嚐試一下我的全尺寸範例，看看它是否有效。謝謝！ – gogurt

編輯：

大多數numpy在逐元素陣列上的功能。您所需的功能可以通過多種方式完成。最numpythonic可能改變testfn(k)以下：

# This already works element-wise on k. 
# Numpy overrides the basic mathematical operators like +, -, *, /, ** 
# to be element-wise. Therefore `result` is an array the same length as k 
# (Remember to use 1. so float division occurs!) 
result = 1./k**2 

# result[k == 1] is equivalent to result[np.where(k == 1)] 
# for this example, only the first element of k is equal to 1 
# so the [k == 1] yields "index 0" 
# therefore result[k == 1] yields only the first element of result 
# once you've selected the appropriate elements of result, overwrite 
# the values with whatever you like 
result[k == 1] = 1 

return result

現在，你總是會得到一個數組從testfn回來，你必須在該數組中的值進行細粒度的控制。

來源

2015-07-21 14:49:28 wflynny

感謝。我知道k是一個數組，所以這就是爲什麼條件語句不起作用，但我想我想知道如何使它工作。我並不是想避免零分，我只是想了解幕後的事情。 – gogurt

但是，你究竟想通過條件語句'if k == 1'來測試？ – wflynny

啊，我明白了。我想我正在嘗試構建一個組件式的操作。因此，如果傳遞給'testfn（）'的數組中的一個組件等於1（在這種情況下，它總是第一個組件），然後將其映射爲1.對於所有其他值'k'數組（即> 1），將它們映射到「1/k ** 2」。我將編輯該問題。 – gogurt

NumPy：使用ndarray總結函數值

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