如何将索引相关函数应用于 numpy ndarray？

Question

所以 numpy ndarrays 非常方便，因为您只需为任何一维函数 f 和任何 ndarray A 输入 f(A) ，它将按元素应用 f。有人告诉我，这也是将函数应用于 ndarray 并避免 for 循环的一种非常有效的方法。避免 for 循环，这是我被告知的。

事实证明，现在我需要应用一个函数 f(A)，它不仅是一维的，而且需要了解每个元素的索引元组，以便为​​每个元素返回正确的值。在这些情况下，有没有办法避免使用 for 循环或显式递归并继续使用 ndarray 上的直接函数应用程序？还是我没有选择？

Answer 1

使用numpy.meshgrid 生成对应于数组中每个元素的索引元组的坐标矩阵。然后让你的函数也依赖这些坐标。

例如a 是一个三维数组。

x, y, z = np.meshgrid(np.arange(a.shape[0]), np.arange(a.shape[1]), np.arange(a.shape[2]), indexing='ij')

给出三个数组x, y, z，其中包含每个位置的x、y 和z 坐标。数组 a 上的函数将通过提供索引数组来扩展。

f(a, x, y, z)

注意索引/方向的顺序。检查indexing的选项。