NumPy的矢量化與參數

Question

一個裝飾我試圖向量化（同意，不是最有效的方式做到這一點，但我的問題是，而在裝飾用）以下功能

@np.vectorize 
def diff_if_bigger(x, y): 
    return y - x if y > x else 0 

x = np.array([5.6, 7.0]) 
y = 8 

diff_if_bigger(x, y) 
# outputs array([2, 1]) which is not what I want 

編輯：重新啓動IPython後，輸出結果爲OK。

任何人都可以解釋爲什麼diff_if_bigger結果得到了tansformed成np.int數組即使第一個參數x是這裏的np.float的阿雷，反而對什麼是在doc ????

現在，我想強制浮置輸出，所以我做了這個

@np.vectorize('np.float') 
def diff_if_bigger(x, y): 
    return y - x if y > x else 0 
# Error !! 
# TypeError: Object is not callable. 

@np.vectorize(otypes='np.float') 
def diff_if_bigger(x, y): 
    return y - x if y > x else 0 
# Again error !! 
# TypeError: __init__() takes at least 2 arguments (2 given) 


@np.vectorize(otypes=[np.float]) 
def diff_if_bigger(x, y): 
    return y - x if y > x else 0 
# Still an error !! 
# TypeError: __init__() takes at least 2 arguments (2 given) 

順便說一句，即使這

vec_diff = np.vectorize(diff_if_bigger, otypes=[np.float]) 

不起作用！發生什麼了？？

編輯：事實上，後者工作後，我重新啓動IPython。

所以我前兩次的修改之後，我的問題是，現在兩個方面：

1 - 我如何使用np.vectorize作爲帶有參數的裝飾？

2-如何清理IPython狀態？

Answer 1

工作對我來說：

>>> import numpy as np 
>>> @np.vectorize 
... def diff_if_bigger(x, y): 
...  return y - x if y > x else 0 
... 
>>> diff_if_bigger(np.array([5.6,7.0]), 8) 
array([ 2.4, 1. ]) 

注意np.vectorize是不是真的意味着作爲除了最簡單的情況下，一個裝飾。如果您需要指定明確的otype，請使用常用的表格new_func = np.vectorize(old_func, otypes=...)或使用functools.partial獲取裝飾器。

還要注意，np.vectorize，默認情況下，從第一個參數評價函數獲得它的輸出類型：

的vectorized輸出的數據類型是通過調用函數的第一個元素來確定輸入。

所以，你應該通過float並返回float如果你想確保它推斷float作爲輸出D型（例如使用else 0.0並通過y = 8.0）。