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astrojuanlu
Asked: 2020-12-03 10:56:04 +0800 CST 2020-12-03 10:56:04 +0800 CST

将数组从 NumPy 传递到函数时出错

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我在 Python 中定义了一个函数，它可以正确地用于标量值：

>>> def signo(x):
...   if x < 0:
...     return -1
...   elif x > 0:
...     return 1
...   else:
...     return 0
...
>>> signo(10)
1
>>> signo(-5)
-1

但是当我从 NumPy 传递一个数组时，它失败了ValueError：

>>> import numpy as np
>>> t = np.arange(-5, 5)
>>> t
array([-5, -4, -3, -2, -1,  0,  1,  2,  3,  4])
>>> signo(t)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in signo
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

为什么会这样？

python

1 Answers

  1. Best Answer

    在这种情况下，错误消息清楚地解释了问题：“一个以上元素的数组的真值不明确”。目前 Python 必须评估这个条件：

    if x < 0:  # x es ahora array([-5, -4, -3, -2, -1,  0,  1,  2,  3,  4])

    既不能返回也不能返回True，False因为数组中有满足条件的元素，也有不满足条件的元素。这是一个非常典型的问题。

    假设我们想要另一个数组，与输入的大小相同，有值True或者False取决于对应元素是否满足条件，那么有两种方法可以解决它：

    1) 在内部实现所有逻辑：必须在循环中对数组的每个元素进行评估。一个实现是这样的：

    >>> def signo(x):
...   x = np.atleast_1d(x)  # Convertimos a array
...   sgn = np.zeros_like(x)
...   for ii in range(len(sgn)):
...     if x[ii] < 0:
...       sgn[ii] = -1
...     elif x[ii] > 0:
...       sgn[ii] = 1
...     else:
...       pass  # sgn[ii] ya vale 0
...   return sgn
...
>>> signo(10)
array([1])
>>> signo(-5)
array([-1])
>>> signo(t)
array([-1, -1, -1, -1, -1,  0,  1,  1,  1,  1])

    2)向量化函数，使用np.vectorize. 请注意，这是更优雅地处理标量情况的方式：

    >>> def signo(x):
...   if x < 0:
...     return -1
...   elif x > 0:
...     return 1
...   else:
...     return 0
...
>>> signo = np.vectorize(signo)  # Vectorizamos la función
>>> signo(10)
array(1)
>>> signo(-5)
array(-1)
>>> signo(t)
array([-1, -1, -1, -1, -1,  0,  1,  1,  1,  1])

    在这个特定问题中，建议使用.any()或.all()不工作，但在另一种情况下，它们可能是有用的功能。

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