将函数应用于元组数组

debugcn 发表于 Dev

克里斯

我有一个函数想应用于数组元组，我想知道是否有一种干净的方法可以做到这一点。

通常，我可以np.vectorize将函数应用于数组中的每个项目，但是，在这种情况下，“每个项目”是一个元组，因此numpy将数组解释为3d数组，并将函数应用于元组中的每个项目。

因此，我可以假设传入数组是以下之一：

元组
一维元组数组
元组的二维数组

我可能可以编写一些循环逻辑，但似乎numpy最有可能具有更有效地执行此操作的功能，并且我不想重蹈覆辙。

这是一个例子。我试图将tuple_converter函数应用于数组中的每个元组。

array_of_tuples1 = np.array([
        [(1,2,3),(2,3,4),(5,6,7)],
        [(7,2,3),(2,6,4),(5,6,6)],
        [(8,2,3),(2,5,4),(7,6,7)],
    ])

array_of_tuples2 = np.array([
        (1,2,3),(2,3,4),(5,6,7),
    ])

plain_tuple = (1,2,3)



# Convert each set of tuples
def tuple_converter(tup):
    return tup[0]**2 + tup[1] + tup[2]

# Vectorizing applies the formula to each integer rather than each tuple
tuple_converter_vectorized = np.vectorize(tuple_converter)

print(tuple_converter_vectorized(array_of_tuples1))
print(tuple_converter_vectorized(array_of_tuples2))
print(tuple_converter_vectorized(plain_tuple))

所需的输出array_of_tuples1：

[[ 6 11 38]
 [54 14 37]
 [69 13 62]]

所需的输出array_of_tuples2：

[ 6 11 38]

所需的输出plain_tuple：

但是上面的代码会产生此错误（因为它试图将函数应用于整数而不是元组。）

<ipython-input-209-fdf78c6f4b13> in tuple_converter(tup)
     10 
     11 def tuple_converter(tup):
---> 12     return tup[0]**2 + tup[1] + tup[2]
     13 
     14 

IndexError: invalid index to scalar variable.

伊利亚·艾维拉（IljaEverilä）

array_of_tuples1和array_of_tuples2实际上不是元组数组，而只是3维和2维整数数组：

In [1]: array_of_tuples1 = np.array([
   ...:         [(1,2,3),(2,3,4),(5,6,7)],
   ...:         [(7,2,3),(2,6,4),(5,6,6)],
   ...:         [(8,2,3),(2,5,4),(7,6,7)],
   ...:     ])

In [2]: array_of_tuples1
Out[2]: 
array([[[1, 2, 3],
        [2, 3, 4],
        [5, 6, 7]],

       [[7, 2, 3],
        [2, 6, 4],
        [5, 6, 6]],

       [[8, 2, 3],
        [2, 5, 4],
        [7, 6, 7]]])

因此，与其对向量进行矢量化处理，不如对其进行向量化处理，因为它基本上将遍历数组的各个元素（整数），而应将其应用于合适的轴（“元组”的轴），而不用关心函数的类型。序列：

In [6]: np.apply_along_axis(tuple_converter, 2, array_of_tuples1)
Out[6]: 
array([[ 6, 11, 38],
       [54, 14, 37],
       [69, 13, 62]])

In [9]: np.apply_along_axis(tuple_converter, 1, array_of_tuples2)
Out[9]: array([ 6, 11, 38])

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