在 python2 与 python3 中映射

Question

我是初学者 python 用户，我运行在 python2.7 和 python3.4.3

上都有以下代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats

alpha = 1
n = 100

u = stats.uniform(0,1)
F_inverse = lambda u: 1/alpha*np.log(1/(1-u))
v = np.array(map(F_inverse, u.rvs(n)))
print(v)

fig, ax = plt.subplots(1,1)
stats.probplot(v, (1,), dist='expon', plot=ax)
plt.show()

在 python2 上，我得到了一个像这样的漂亮数组：

array([  2.29133808e+00,   1.63236151e+00,   6.77776227e-01,
         3.33668250e-01,   1.77830890e+00,   3.06193068e-01,
         2.10677775e+00,   1.30525788e-01,   2.97056775e-01,
                           ...
         1.31463775e+00,   1.41840428e-03,   8.60594737e-01,
         1.80644880e-01])

在 python3 我明白了：

array(<map object at 0x7f8aab6f3ef0>, dtype=object)

如果我改变这个：

v = np.array(map(F_inverse, u.rvs(n)))

到

v = list(map(F_inverse, u.rvs(n)))

两者都可以正常工作，但我想改用数组。有没有办法让它与 np.array 一起使用？

Answer 1

将 map object 转换为列表，然后将其传递给 numpy.array。

v = np.array(list(map(F_inverse, u.rvs(n))))

或者使用列表理解而不是地图来制作列表而不是地图对象：

v = np.array([F_inverse(x) for x in u.rvs(n)])

但是，您不需要使用 map 或者不需要列表理解；直接调用 F_inverse 就足够了，因为 F_inverse 使用矢量化操作：

v = F_inverse(u.rvs(n))

在 python2 与 python3 中映射

map in python2 vs python3

python

arrays

numpy

higher-order-functions

python-3.x