在NumPy中创建你自己的通用函数

在NumPy中，我们可以使用通用函数（universal functions）对数组进行数学运算或其他操作。但在某些情况下我们可能需要自己定义一些通用函数，以适应我们的特殊需求。

下面是创建自己的通用函数的完整攻略：

1.使用 np.vectorize 函数创建通用函数

我们可以使用 np.vectorize 函数将一个标量函数转换成一个通用函数。该函数输入一个标量值，输出一个标量值。通用函数将具有广播（broadcasting）功能。

下面是一个简单的示例，该示例定义了一个函数 my_func，该函数用于计算两个数的平均值：

import numpy as np

def my_func(a, b):
    return (a + b)/2

my_ufunc = np.vectorize(my_func)

# 测试函数
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(my_ufunc(a, b)) # 输出 [ 2.5  3.5  4.5]

2.使用 np.frompyfunc 函数创建通用函数

除了 np.vectorize 函数以外，我们还可以使用 np.frompyfunc 函数创建通用函数。该函数输入任意数量的标量值，输出任意数量的标量值。

下面是一个示例，该示例使用 np.frompyfunc 函数将 my_func 函数转换为通用函数：

import numpy as np

def my_func(a, b):
    return (a + b)/2

my_ufunc = np.frompyfunc(my_func, 2, 1)

# 测试函数
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(my_ufunc(a, b)) # 输出 [ 2.5  3.5  4.5]

这里的参数说明：

• my_func：自定义的标量函数；
• 2：输入参数的个数；
• 1：输出参数的个数。

我们还可以通过 np.vectorize 函数将 np.frompyfunc 转换成类似于 np.vectorize 的通用函数：

my_ufunc = np.vectorize(my_func, otypes=[np.float])

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(my_ufunc(a, b)) # 输出 [ 2.5  3.5  4.5]

这里的参数说明：

• my_func：自定义的标量函数；
• otypes：输出数据类型，这里指定为 np.float 类型。

以上就是创建自己的通用函数的完整攻略，希望对你有帮助。