numpy.fromfunction()的行为

可调用函数传递两个数组,而不是用两个数字重复调用:

i=[ [ 0.0, 0.0 ],
    [ 1.0, 1.0 ] ]

j=[ [ 0.0, 1.0 ],
    [ 0.0, 1.0 ] ]

它返回被要求提供的内容。。。只是一次。。。是np.from函数的最终结果。

所以输入1只返回1 而i*0+1的输入返回

[ [ 0.0, 0.0 ],
  [ 1.0, 1.0 ] ] * 0 + 1

哪个是(广播)阵列

[ [ 1.0, 1.0 ],
  [ 1.0, 1.0 ] ]

这是函数的定义

numpy.fromfunction(function, shape, *, dtype=<class 'float'>, like=None, **kwargs)

函数:可调用

该函数使用N个参数调用,其中N是形状的秩。 每个参数表示沿特定轴变化的阵列坐标 例如,如果shape是(2,2),则参数将是array([0,0],[1,1]])和array([[0,1],[0,1]]

shape(N,):int元组

输出数组的形状,它还确定传递给函数的坐标数组的形状。

返回:fromfunction:any

对函数的调用结果将直接传回。因此 fromfunction的形状完全由函数决定。如果函数返回标量值,则fromfunction的形状将与形状参数不匹配 .

重点是我。

文件 https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.fromfunction.html#numpy-fromfunction

NumPy fromfunction() 实际上表现得和 function(*np.indices(shape)) 在这种情况下。

np.indices 返回一个可以与数字相乘和相加的数组。当你相乘 *np.indices((2, 2)) 乘以0,得到一个零数组,然后+1将所有元素加1,但没有乘法运算的结果就是标量1。

纯属巧合 i 是2*2阵列,并且 j 是一个形状相同但数字不同但lambda不同的数组 i*0+1 仅使用 我 .