![](/img/trans.png)
[英]Decoding the python function - Not able to understand what the function's inner workings are
[英]Inner workings of NumPy's logical_and.reduce
我想知道np.logical_and.reduce()
是如何工作的。
如果我查看logical_and文檔,它會將其顯示為具有某些參數的函數。 但是當它與reduce 一起使用時,它不會得到任何參數。
當我查看reduce文檔時,我可以看到它有ufunc.reduce作為它的定義。 所以我想知道,當我調用np.logical_and.reduce()
時使用了什么樣的機制? logical_and作為ufunc在該片段中代表什么:函數、對象或其他什么?
我不確定你的問題是什么。 使用Pythons幫助減少的參數如下所示。 reduce
充當 ufunc 的一個方法,它是 reduce 在運行時接受參數。
In [1]: import numpy as np
help(np.logical_and.reduce)
Help on built-in function reduce:
reduce(...) method of numpy.ufunc instance
reduce(a, axis=0, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Reduces `a`'s dimension by one, by applying ufunc along one axis.
玩這個:
a=np.arange(12.0)-6.0
a.shape=3,4
a
Out[6]:
array([[-6., -5., -4., -3.],
[-2., -1., 0., 1.],
[ 2., 3., 4., 5.]])
np.logical_and.reduce(a, axis=0)
Out[7]: array([ True, True, False, True], dtype=bool)
# False for zero in column 2
np.logical_and.reduce(a, axis=1)
Out[8]: array([ True, False, True], dtype=bool)
# False for zero in row 1
如果保留尺寸,也許會更清楚。
np.logical_and.reduce(a, axis=0, keepdims=True)
Out[12]: array([[ True, True, False, True]], dtype=bool)
np.logical_and.reduce(a, axis=1, keepdims=True)
Out[11]:
array([[ True],
[False], # Row 1 contains a zero.
[ True]], dtype=bool)
沿所選軸的減少和每個元素,累積結果向前購買。 這是 Python 等價的,我相信 numpy 會更有效。
res=a[0]!=0 # The initial value for result bought forward
for arr in (a!=0)[1:]:
print(res, arr)
res = np.logical_and(res, arr) # logical and res and a!=0
print('\nResult: ', res)
Out:
[ True True True True] [ True True False True]
[ True True False True] [ True True True True]
Result: [ True True False True]
希望這有助於或有助於澄清您的問題。
編輯:鏈接到文檔和可調用對象示例。
ufunc 文檔Method 文檔位於頁面下方的 60% 左右。
要理解帶有方法的可調用對象,這里有一個 ListUfunc 類,它給出了 Python 列表的 numpy ufunc 的非常基本的示例。
class ListUfunc:
""" Create 'ufuncs' to process lists. """
def __init__(self, func, init_reduce=0):
self._do = func # _do is the scalar func to apply.
self.reduce0 = init_reduce # The initial value for the reduction method
# Some reductions start from zero, logical and starts from True
def __call__(self, a, b):
""" Apply the _do method to each pair of a and b elements. """
res=[]
for a_item, b_item in zip(a, b):
res.append(self._do(a_item, b_item))
return res
def reduce(self, lst):
bfwd = self.reduce0
for item in lst:
bfwd = self._do(bfwd, item)
return bfwd
a=range(12)
b=range(12,24)
plus = ListUfunc(lambda a, b : a+b)
plus(a, b)
Out[6]: [12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34]
plus.reduce(a)
Out[7]: 66
plus.reduce(b)
Out[8]: 210
log_and = ListUfunc( lambda a, b: bool(a and b), True )
log_and(a,b)
Out[25]: [False, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]
log_and.reduce(a)
Out[27]: False # a contains a zero
log_and.reduce(b)
Out[28]: True # b doesn't contain a zero
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.