如何在 Python 用户定义函数中使用数组/向量？答案

【问题标题】：How to use arrays/vectors in a Python user-defined function?如何在 Python 用户定义函数中使用数组/向量？
【发布时间】：2018-03-17 06:22:27
【问题描述】：

我正在构建一个函数来计算给定组件/子系统的可靠性。为此，我在脚本中编写了以下内容：

import math as m
import numpy as np

def Reliability (MTBF,time):
  failure_param = pow(MTBF,-1)
  R = m.exp(-failure_param*time)
  return R

该函数适用于我在函数中调用的任何时间值。现在我想调用函数来计算给定数组的可靠性，比如说 np.linspace(0,24,25)。但随后我收到类似“类型错误：只有长度为 1 的数组可以转换为 Python 标量”之类的错误。

谁能帮助我在这样的 Python 函数上传递数组/向量？

非常感谢您。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您使用的math.exp() 函数对 numpy 一无所知。它需要一个标量，或者只有一个元素的可迭代，它可以将其视为标量。请改用 numpy.exp()，它接受 numpy 数组。

【讨论】：

【解决方案2】：

为了能够使用 numpy 数组，您需要使用 numpy 函数：

import numpy as np

def Reliability (MTBF,time):
    return np.exp(-(MTBF ** -1) * time)

【讨论】：

【解决方案3】：

如果可能，在使用 numpy 对象时，您应该始终使用 numpy 函数而不是 math 函数。

它们不仅直接在数组和矩阵等 numpy 对象上工作，而且还经过高度优化，即使用 CPU 的矢量化功能（如 SSE）。像 exp/sin/cos/pow 这样的大多数函数都可以在 numpy 模块中使用。在 scipy 中可以找到一些更高级的功能。

【讨论】：

【解决方案4】：

不是在向量上调用 Reliability，而是在每个元素上使用列表推导来调用它：

[Reliability(MTBF, test_time) for test_time in np.linspace(0,24,25)]

或者：

map(Reliability, zip([MTBF]*25, linspace(0,24,25))

第二个生成一个生成器对象，如果列表的大小开始变大，它可能会更好地提高性能。

【讨论】：