numpy中具有多个参数的分段函数答案

【问题标题】：Piecewise function in numpy with multiple argumentsnumpy中具有多个参数的分段函数
【发布时间】：2018-11-24 01:22:15
【问题描述】：

我尝试定义一个函数（帐篷图）如下：

def f(r, x):
    return np.piecewise([r, x], [x < 0.5, x >= 0.5], [lambda r, x: 2*r*x, lambda r, x: 2*r*(1-x)])

而 r, x 将是 numpy 数组：

no_r = 10001
r = np.linspace(0, 4, no_r)
x = np.random.rand(no_r)

我希望结果是一个匹配 r 和 x 形状的 numpy 数组，使用具有相同索引的数组 r 和 x 的每对元素进行计算。例如，如果 r = [0, 1, 2, 3] 且 x = [0.1, 0.7, 0.3, 1]，则结果应为 [0, 0.6, 1.2, 0]。发生错误：“布尔索引与维度 0 上的索引数组不匹配；维度为 2，但对应的布尔维度为 10001” 那么我应该怎么做才能达到预期的目的呢？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

您想要得到的结果可以通过np.select 来完成，例如：

def f(r, x):
    return np.select([x < 0.5,x >= 0.5], [2*r*x, 2*r*(1-x)])

然后用

r = np.array([0, 1, 2, 3])
x = np.array([0.1, 0.7, 0.3, 1])

print (f(r,x))
[0.  0.6 1.2 0. ]

编辑：在这种情况下，只有 2 个条件是独占的，您也可以使用 np.where：

def f(r,x):
    return np.where(x<0.5,2*r*x, 2*r*(1-x))

会给出相同的结果。

【讨论】：