將最大 function 應用於 numpy.array

Question

早上好！ 我有一個np.array (1.1,2.2,3.3) ，我想將array傳遞給一個簡單的ma x function, max(0,(x-1.5)**3)並且我希望返回一個np.array (0,0.343,5.832)我嘗試了以下代碼並收到錯誤。

aaa = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
max(0, (aaa-1.5)**3)

我怎樣才能得到預期的結果？

Answer 1

不使用列表推導，因此使用 for 循環。 您可以通過矢量化應用 function，創建一個零數組。 取其中的最大值：

import numpy as np

a = np.array((1.1,2.2,3.3))
b = np.zeros(len(a))
np.maximum((a-1.5)**3,b)

Output：

array([0.   , 0.343, 5.832])

Answer 2

您應該用numpy.maximum()或numpy.fmax()替換max() （對 NumPy 對象知之甚少）。 兩者的工作方式相似：它們比較兩個 arrays 元素，輸出最大值，廣播具有不同形狀的輸入。 它們僅在處理 NaN 的方式上有所不同：使用 np.maximum() 傳播並使用np.maximum() np.fmax()忽略。

在您的示例中， 0被廣播為aaa的形狀：

import numpy as np

aaa = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
np.fmax(0, (aaa - 1.5) ** 3)
# array([0.   , 0.343, 5.832])

Answer 3

x = np.array([1.1, 2.2, 3.3]) y = np.array(list(map(lambda t: max(0, (t - 1.5)**3), x)))