條件分段函數

Question

通過提供到目前為止的嘗試，然后再提供我的意圖和意見，可能會更容易解釋這一點。

import numpy as np
from numpy import sqrt, arcsin, arcsinh

# Returns roots of quadratic (or lack of)
def roots(a, b, c):
    b24ac = b*b - 4*a*c
    if a == 0 or b24ac < 0:
        return np.nan, np.nan
    else:
        l = (-b - sqrt(b24ac))/(2*a)
        r = (-b + sqrt(b24ac))/(2*a)
        if l > r:
            l, r = r, l
        return l, r

# Some numeric functions
def pw1(z, a, b, c):
    return -arcsin((2*a*z+b)/sqrt(b*b - 4*a*c))/sqrt(-a)

def pw2(z, a, b, c):
    return arcsinh((2*a*z+b)/sqrt(4*a*c - b*b))/sqrt(a)

# Function incorporating above definitions w/ conditions/domains
def func(z, a, b, c):
    b24ac = b*b - 4*a*c
    l, r = roots(*abc)
    conditions = [(b24ac > 0 and a < 0) and (l < z and z < r),
                  (b24ac < 0 and a > 0)]
    choices = [pw1(z, a, b, c), 
               pw2(z, a, b, c)] 
    return np.select(conditions, choices)

這是我嘗試創建作為條件分段函數的python函數。 出於數學上的好奇，這是$ [ax ^ 2 + bx + c] ^ {-1/2} $積分的完整定義的一部分。 必要的細節是我需要一個以域和其他參數為條件的函數。 我研究了numpy的piecewise和select函數。 對於其條件列表， Piecewise僅接受域上的邏輯（不接受參數）。 除非我缺少任何東西，否則這似乎對我不起作用。 Select給了我最大的成功。 我唯一遇到的問題是它沒有評估其域的域條件：

--->  conditions = [(b24ac > 0 and a < 0) and (l < z and z < r),
                  (b24ac < 0 and a > 0)]

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

最后，它評估所有選擇（與piecewise提供的功能相對的結果），然后從條件列表中選擇要返回的一個（注釋出and (l < z ...條件）：

c:\program files\python36\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:6: 
RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt

我本周前開始使用一堆elif語句。 這僅適用於浮點數，不適用於數組。 我正在使用numpy，然后在域上使用此函數（或任何其他函數）求值。 然后，我從numpy了解了piecewise和select並開始使用它們。

我真的很想用Python的方式來做到這一點。 一個僅對所需條件/域求值的numpy數組。 因此，表現得像piecewise但具有通用條件，如select 。 任何幫助和建議，我們將不勝感激！ 謝謝。

Answer 1

b24ac標識符肯定是描述性的，但是大多數人可能會認為它是有discriminant 。

用你自己的

您在抱怨自己知道如何計算所需的結果，但是手頭的numpy工具似乎不合適。 因此，編寫您自己的函數fn並使用.apply(fn)或nditer 。 注意，您可以安排所有需要的參數出現在額外的列中，並使該函數一次處理一行。

我沒有聽說過關於速度的問題，這是反對這種自定義函數的通常論點。

使用np.piecewise

我同意您的觀點， 逐段（）似乎適合您的需求。 似乎缺少的方面是在將其分段傳遞之前，使用四個參數對函數進行了定制。 滿足此需求的理想選擇是functools.partial（） 。