numpy的函數數組構造函數中的lambda函數

Question

創建矩陣B的以下代碼的最後一行有什麼問題？

爲什麼在上一行中使用與簡單表達式i + j不同的max函數？

import numpy 
print('Version =', numpy.version.version) # = 1.11.1 
A=numpy.fromfunction(lambda i,j: i+j, (3,3), dtype=int) 
B=numpy.fromfunction(lambda i,j: max(i,j),(3,3),dtype=int) 

Answer 1

numpy的的fromfunction方法創建兩個陣列，其中一個在每一個單元中的值是該單元的X索引，和一個其中每一個細胞是細胞的y折射率。然後，它會將您已在

通過在你第一次調用該函數的功能，但它確實是這樣的：

x=[[0 0 0] 
    [1 1 1] 
    [2 2 2]] 
y=[[0 1 2] 
    [0 1 2] 
    [0 1 2]] 
result = fn(x,y) 

其中，fn是您的lambda表達式。 numpy數組的添加相當於元素明智的添加，所以這表現得如你所期望的那樣。但是，在第二個示例中，您將max用作函數，並且在numpy數組上未定義python builtin max函數。這是因爲蟒蛇最大的定義方式是這樣的：

def max(x,y): 
    if x>y: 
     return x 
    return y 

然而，x>y是numpy的數組，如果x和y是numpy的陣列，以及if <numpy array>並沒有太大的意義，這是爲什麼我們得到的錯誤消息：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

總之，不被在每個單獨的對數字進行要傳遞到numpy.fromfunction的功能，而是將矩陣作爲一個整體，所產生上面所解釋的。 Numpy用於計算元素最大值的方法是numpy.maximum，因此用numpy.maximum替換max，您的代碼將按預期工作。

最後一個註釋：lambda x,y: max(x,y)相當於max，因爲兩者都表示一個函數，它接受兩個參數並返回其最大值。所以，當你重寫該行代碼，你可以寫：

B=numpy.fromfunction(numpy.maximum,(3,3),dtype=int)