NumPy/SciPy？
NumPy/SciPy？
提问于 2012-12-12 05:13:26
在numpy或scipy (或其他库)中，有没有一个函数可以将cumsum和cumprod的概念推广到任意函数。例如，考虑(理论)函数
cumf( func, array) func是一个接受两个浮点数的函数，并返回一个浮点数。特殊情况
lambda x,y: x+y 和
lambda x,y: x*y 分别是cumsum和cumprod。例如，如果
func = lambda x,prev_x: x^2*prev_x 我将其应用于：
cumf(func, np.array( 1, 2, 3) )我想要
np.array( 1, 4, 9*4 )回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2012-12-12 05:14:31
NumPy的ufuncs有accumulate()
In [22]: np.multiply.accumulate([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], axis=1)
Out[22]:
array([[ 1, 2, 6],
[ 4, 20, 120]])不幸的是，在frompyfunc()'ed Python函数上调用accumulate()失败，并显示一个奇怪的错误：
In [32]: uadd = np.frompyfunc(lambda x, y: x + y, 2, 1)
In [33]: uadd.accumulate([1, 2, 3])
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
ValueError: could not find a matching type for <lambda> (vectorized).accumulate,
requested type has type code 'l'它使用的是NumPy 1.6.1和Python2.7.3。
Stack Overflow用户
发布于 2015-01-13 07:11:00
上面的ValueError仍然是一个使用Numpy 1.20.1 (使用Python3.9.1)的bug。
幸运的是，发现了一种使用强制转换的解决方法：https://groups.google.com/forum/#!topic/numpy/JgUltPe2hqw
import numpy as np
uadd = np.frompyfunc(lambda x, y: x + y, 2, 1)
uadd.accumulate([1,2,3], dtype=object).astype(int)
# array([1, 3, 6])请注意，由于自定义操作在对象类型上工作，因此它不会从numpy的有效内存管理中受益。因此，对于非常大的数组，该操作可能比不需要强制转换为object的操作慢。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/13828599
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