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Python 教程

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Python 文件处理

Python 文件处理 Python 打开文件 Python 创建/写入文件 Python 删除文件

Python NumPy

NumPy 简介 NumPy 入门 NumPy 创建数组 NumPy 数组索引 NumPy 数组裁切 NumPy 数据类型 NumPy 副本 vs 视图 NumPy 数组形状 NumPy 数组重塑 NumPy 数组迭代 NumPy 数组连接 NumPy 数组拆分 NumPy 数组搜索 NumPy 数组排序 NumPy 数组过滤 NumPy 随机数
随机数简介 数据分布 随机排列 Seaborn 模块 正态（高斯）分布 二项分布 泊松分布 均匀分布 Logistic 分布 多项分布 指数分布 卡方分布 瑞利分布 帕累托分布 Zipf 分布
NumPy ufunc 通用函数
ufunc 简介 ufunc 创建函数 ufunc 简单算术 ufunc 四舍五入 ufunc Logs ufunc 求和 ufunc 乘积 ufunc 差异 ufunc 最小公倍数 ufunc 最大公分母 ufunc 三角函数 ufunc 双曲线函数 ufunc 集合操作

Python SciPy

SciPy 简介 SciPy 入门 SciPy 常量 SciPy 优化器 SciPy 稀疏数据 SciPy 图表 SciPy 空间数据 SciPy Matlab 数组 SciPy 插值 SciPy 统计显着性检验

Python 机器学习

Machine 机器学习入门 Machine 平均中位数模式 Machine 标准差 Machine 百分位数 Machine 数据分布 Machine 正态数据分布 Machine 散点图 Machine 线性回归 Machine 多项式回归 Machine 多元回归 Machine 缩放 Machine 训练/测试 Machine 决策树

Python MySQL

MySQL 入门 MySQL Create Database MySQL Create Table MySQL Insert MySQL Select MySQL Where MySQL Order By MySQL Delete MySQL Drop Table MySQL Update MySQL Limit MySQL Join

Python MongoDB

MongoDB 入门 MongoDB 创建数据库 MongoDB 创建集合 MongoDB 插入 MongoDB 查找 MongoDB 查询 MongoDB 排序 MongoDB 删除 MongoDB 删除集合 MongoDB 更新 MongoDB 限制

Python 参考手册

Python 参考手册 Python 内置函数 Python 字符串方法 Python 列表/数组方法 Python 字典方法 Python 元组方法 Python 集合方法 Python 文件方法 Python 关键字 Python 内置异常 Python 词汇表

Python 模块参考

Python 随机模块 Python 请求模块 Python 统计模块 Python 数学模块 Python cMath模块

Python 如何使用

Python 删除列表重复项 Python 反转字符串 Python 添加两个数字

Python 高级教程

Python 常用指引 将Python2代码迁移到Python3 将扩展模块移植到 Python3 Curses 编程 描述器使用指南 函数式编程指引 日志常用指引 日志操作手册 正则表达式使用指南 套接字编程指南 排序指南 Unicode 指南 如何利用urllib包获取网络资源 Argparse 教程 ipaddress 模块介绍 Argument Clinic 的用法 使用DTrace和SystemTap检测CPython 对象注解属性的最佳实践

Python 实例

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创建自己的 ufunc

如何创建自己的 ufunc

要创建您自己的 ufunc，您必须定义一个函数，就像在 Python 中使用普通函数一样，然后使用 frompyfunc()方法将其添加到您的 NumPy ufunc 库中。

frompyfunc() 方法采用以下参数:

  1. function - 函数的名称。
  2. inputs - 输入参数（数组）的数量。
  3. outputs - 输出数组的数量。

实例

创建您自己的 ufunc 以进行添加:

import numpy as np

def myadd(x, y):
  return x+y

myadd = np.frompyfunc(myadd, 2, 1)

print(myadd([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]))
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检查函数是否为 ufunc

检查一个函数的类型来检查它是否是一个ufunc。

一个 ufunc 应该返回 <class 'numpy.ufunc'>。

实例

检查一个函数是否是一个ufunc:

import numpy as np

print(type(np.add))
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如果不是 ufunc，它将返回另一种类型，例如用于连接两个或多个数组的内置 NumPy 函数:

实例

检查另一个函数的类型:concatenate():

import numpy as np

print(type(np.concatenate))
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如果函数根本无法识别，则会返回错误:

实例

检查不存在的事物的类型。 这将产生错误:

import numpy as np

print(type(np.blahblah))
亲自试一试 »

要在 if 语句中测试函数是否为 ufunc，请使用 numpy.ufunc 值（或 np. ufunc 如果你使用 np 作为 numpy 的别名）:

实例

使用 if 语句检查函数是否为 ufunc:

import numpy as np

if type(np.add) == np.ufunc:
  print('add is ufunc')
else:
  print('add is not ufunc')
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