[PYTHON] Wenden Sie die Funktion auf die Zeile oder Spalte von numpy.array an, ohne die Listeneinschlussnotation zu verwenden

Was du machen willst

>>> def dobule(x):
...     print(x)
...     return x * 2
...
>>> A = np.arange(6).reshape((3,2))
>>> A
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])

Überlegen Sie, wie Sie Ihre eigene Funktion in Einheiten von Zeilen oder Spalten von "A" anwenden können.

>>> np.array([double(a) for a in A])
[0 1]
[2 3]
[4 5]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [ 8, 10]])

Dies kann erreicht werden, indem die Listeneinschlussnotation wie oben verwendet wird. Ich möchte einen Weg finden, um die Verwendung der for-Anweisung zu vermeiden.

numpy.vectorize

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.vectorize.html

>>> import numpy as np
>>> np.vectorize(double)(A)
0
0
1
2
3
4
5
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [ 8, 10]])

(Warum wird es 7 Mal gedruckt, obwohl die Anzahl der Elemente 6 beträgt?)

Mit numpy.vectorize wird die Funktion Element für Element angewendet, Es kann nicht zeilen- oder spaltenbasiert angewendet werden.

numpy.apply_along_axis

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.apply_along_axis.html

>>> np.apply_along_axis(double, 0, A)
[0 2 4]
[1 3 5]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [ 8, 10]])
>>> np.apply_along_axis(double, 1, A)
[0 1]
[2 3]
[4 5]
array([[ 0,  2],
       [ 4,  6],
       [ 8, 10]])

Sie können numpy.apply_along_axis verwenden, um eine Funktion zeilen- oder spaltenbasiert anzuwenden.