将浮点数的函数参数转换为 numpy 数组

Question

我正在尝试对 python 中的函数进行矢量化。我希望函数的参数能够作为标量（浮点数、整数等）或作为 numpy 数组传递。对于作为标量传递的参数，它们应该作为指定长度的 numpy 数组进行广播。

函数的参数随后将在函数中使用，因此需要维护参数的名称。

这是我目前拥有的代码，但它不起作用：

def f(arg1, arg2, length = 4):
    arguments = locals()
    for name in arguments:
        if isinstance(arguments[name], (float,int)) : 
            eval(name) = np.array([float(arguments[name])] * length)
    return arg1,arg2

函数应该这样返回：

f(1,2,长度 = 4)

=> 数组([1.,1.,1.,1.]) , 数组([2.,2.,2.,2.])

谢谢！

Answer 1

这个怎么样：

import numpy as np

def f(*args, **kwargs):
  length = kwargs.get("length", 1)
  ret = []
  for arg in args:
    if isinstance(arg, (float, int)):
      ret.append(np.repeat(arg, length))
    else:
      ret.append(arg)
  return tuple(ret)

print f(1, 2, length=4)

整个方法让我觉得有点奇怪。希望看到一个令人信服的用例。