在函数内使用 np.vectorize 时出错

Question

我正在尝试创建一个名为 function2 的函数来向量化一个函数，当我只创建一个函数时它可以工作，但是如果尝试将它包装在另一个函数中我得不到我需要的结果

此代码有效

A= np.array([1])
B= np.array([2])

def function1(a, b):
    if a > b:
        return a - b
    else:
        return a + b
function1 = np.vectorize(function1)

function1(A, B)

out array([3])

但是这个没有，我不知道为什么，我希望得到与上面代码相同的结果 array([3])

def function1(a, b):
    if a > b:
        return a - b
    else:
        return a + b

def function2(a, b):
    function2 = np.vectorize(function1)
    return function2

function2(A, B)

out <numpy.vectorize at 0x24f0a22eba8>

提前感谢您的帮助

Answer 1

那是因为在第二种情况下你没有调用你只是返回函数对象的函数。 np.vectorise returns 函数对象但没有调用它。

将您的代码更改为 -


def function3(a, b):
    function2 = np.vectorize(function1)
    return function2(a,b) #call here

function3(A,B)

现在应该可以工作了。

在第一种情况下，function2 是向量化函数对象本身，将 (A,B) 参数传递给它会调用它。
在第二种情况下，function2 是一个参数函数，但它不是使用参数 a,b，而是简单的 returns 一个函数对象。因此，当您使用参数调用它时，它每次都会覆盖 function2 和 returns 一个矢量化函数对象，完全忽略所有参数。
在第三种情况（我的解决方案）中，您正在调用 function3，它采用 A、B 参数并首先向量化 function1。接下来，它使用传递的参数和 returns 输出调用此矢量化函数。

按照函数调用和函数中的连续代码行进行操作，就会非常清楚为什么会这样。

在函数内使用 np.vectorize 时出错

Error using np.vectorize inside a function

python

vectorization

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