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如何使用多个参数使函数在numpy中向量化?

scipy numpy python

Alexander · 技术社区 · 16 年前

我正在尝试使用scipy对给定函数进行拟合。scipy.optimize.leastsq需要一个矢量化函数作为输入参数之一。这一切都很好,但是现在我有了一个更复杂的函数,它不是由scipy/numpy自动向量化的。

def f1(a, parameters):
    b, c = parameters
    result = scipy.integrate.quad(integrand, lower, upper, (a, b, c))
    return result

或者给出一个封闭的例子numpy.vectorize也不适用于

def f2(a, parameters):
    b, c = parameters
    return a+b+c

是否有可能在scipy/numpy中对这些函数进行矢量化?

谢谢你的帮助! 亚力山大

1 回复 | 直到 16 年前

denis 16 年前

对不起,我不知道是什么问题。蟒蛇 *args 收集任意数量的参数, 函数可以随意解包;参见 docs.python.org/tutorial/...

import numpy as np
from scipy.integrate import quad

def f2( a, *args ):
    print "args:", args
    return a + np.sum( args, axis=0 )

x = np.ones(3)
print f2( x, x*2, x*3 )


def quadf( *args ):
    print "quadf args:", args
    return 1

quad( quadf, 0, 1, (2,3) )

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