Применить несколько функций к каждой строке массива numpy

Допустим, у нас есть матрица из 3 строк и 2 столбцов в виде mat, и я хочу применить к каждой 3 строке одну из функций списка what_functions_to_apply_list, для которой у меня есть их определение. Таким образом, результат np.apply_along_axis должен быть в 3 раза больше размера вывода функций.

Как я могу сделать это без зацикливания векторизованным способом?

например

def f1(inp1,inp2):
     return out1, out2

куда

 functions_dic = {'f1': func1, 'f2':func2, 'f3':func3}
 what_functions_to_apply_list = ['f1','f1','f2']
 funcs_inputs = [[inp11,inp12], [inp21,inp32], [inp31,inp32]]
 mat = np.ones((3, 2))
 np.apply_along_axis(what_functions_to_apply_list , 1, mat)

Вы не можете. Применение пользовательской функции, подобной этой, обязательно потребует вызова Python, и она будет работать со скоростью цикла for.

— 26.03.2019 22:22

apply_along_axis не предназначен для такого использования. Для начала, первый аргумент — это функция, а не список функций. Даже с правильной функцией это не более быстрая альтернатива явной итерации. Это не инструмент векторизации без цикла.

— 26.03.2019 22:53

Пожалуйста, добавьте образцы данных.

— 26.03.2019 23:13

python function numpy vectorization

26.03.2019 22:17

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

1 125

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Прямое применение списка функций к строкам массива:

In [418]: alist = [np.add, np.subtract, np.multiply]                            
In [419]: data = np.arange(6).reshape(3,2)                                      
In [420]: [foo(*ab) for foo, ab in zip(alist, data)]                            
Out[420]: [1, -1, 20]

как насчет предоставления входных данных для каждой функции, а также

— 27.03.2019 17:41

Это предоставление входных данных, строк data. Если вы имеете в виду другие параметры (например, ось), вам придется сначала создать функции (или лямбда-выражения), которые устанавливают их.

— 27.03.2019 18:11

27.03.2019 07:23