NumPy - 创建通用函数 (ufunc)

创建通用函数

您可以使用 numpy.frompyfunc() 函数创建 ufunc，该函数接受一个 Python 函数并将其转换为可对 NumPy 数组进行操作的 ufunc。

创建自定义 ufunc

NumPy 中的自定义 ufunc 是用户定义的通用函数，您可以创建它来对数组执行元素级运算，就像内置的 ufunc(例如加法、乘法)一样。自定义 ufunc 允许您使用自己的专用操作扩展 NumPy 的功能。

要创建自定义 ufunc，您需要定义一个执行所需操作的标准 Python 函数。然后，您可以使用 numpy.frompyfunc 函数将其转换为 ufunc。

numpy.frompyfunc() 函数需要三个参数:Python 函数、输入参数的数量和输出参数的数量。

示例:创建一个简单的自定义 ufunc

在此示例中，我们创建一个自定义 ufunc 来执行两个数组的元素乘法 -

import numpy as np

# 定义一个用于乘法的 Python 函数
def multiply(x, y):
return x * y

# 从 Python 函数创建一个自定义 ufunc
multiply_ufunc = np.frompyfunc(multiply, 2, 1)

# 定义两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用自定义 ufunc 进行数组乘法
result = multiply_ufunc(a, b)

print(result)

以下是得到的输出 -

[4 10 18]

示例:用于字符串连接的自定义 ufunc

在此示例中，我们创建了一个自定义 ufunc，用于在 NumPy 中执行逐元素的字符串连接 -

import numpy as np

# 定义一个用于字符串连接的 Python 函数
def concatenate_strings(x, y):
return x + y

# 从 Python 中创建一个自定义 ufunc函数
concatenate_ufunc = np.frompyfunc(concatenate_strings, 2, 1)

# 定义两个字符串数组
a = np.array(["Hello", "Good"])
b = np.array([" World", " Morning"])

# 使用自定义 ufunc 连接字符串
result = concatenate_ufunc(a, b)

print(result)

这将产生以下结果 -

['Hello World' 'Good Morning']

自定义 ufunc 的优势

创建自定义 ufunc 具有多种优势，例如:-

• 性能:自定义 ufunc 针对元素级操作进行了优化，与标准 Python 循环相比，性能更佳。
• 可重用性:自定义 ufunc 创建后，可在不同的项目和应用程序中重复使用。
• 灵活性:自定义 ufunc 允许您实现 NumPy 内置函数中不可用的专用操作。
• 集成:自定义 ufunc 可以轻松地与现有的 NumPy 数组和操作集成。

在自定义 ufunc 中处理多个输出

自定义 ufunc 也可以处理多个输出。要创建具有多个输出的 ufunc，在使用 numpy.frompyfunc() 函数时，需要指定输出参数的数量。

示例

在此示例中，我们创建了一个自定义 ufunc，用于返回除法的商和余数 -

import numpy as np

# 定义一个用于除法的 Python 函数，返回商和余数
def divide_and_remainder(x, y):
return x // y, x % y

# 从 Python 函数创建自定义 ufunc
divide_ufunc = np.frompyfunc(divide_and_remainder, 2, 2)

# 定义两个数组
a = np.array([10, 20, 30])
b = np.array([3, 5, 7])

# 使用自定义 ufunc 获取商和余数
quotient, remainder = divide_ufunc(a, b)

print("商:", quotient)
print("余数:", remainder)

以下是上述代码的输出 -

商: [3 4 4]
余数: [1 0 2]