本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.fromfunction
的用法。
用法:
ma.fromfunction(function, shape, **dtype) = <numpy.ma.core._convert2ma object>
通过在每个坐标上执行一个函数来构造一个数组。
因此,结果数组在坐标
(x, y, z)
处具有值fn(x, y, z)
。- function: 可调用的
该函数使用 N 个参数调用,其中 N 是
shape
的等级。每个参数代表沿特定轴变化的阵列坐标。例如,如果shape
是(2, 2)
,那么参数将是array([[0, 0], [1, 1]])
和array([[0, 1], [0, 1]])
- shape: (N,) 整数元组
输出数组的形状,它也决定了传递给函数的坐标数组的形状。
- dtype: 数据类型,可选
传递给的坐标数组的数据类型函数.默认,numpy.dtype是浮点数的。
- like: array_like
允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果作为
like
传入的类似数组支持__array_function__
协议,则结果将由它定义。在这种情况下,它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。
- 来自函数:MaskedArray
调用结果函数直接传回去。因此形状为numpy.fromfunction完全由函数.如果函数返回一个标量值,形状numpy.fromfunction不匹配numpy.shape范围。
参数:
返回:
注意:
关键字以外的numpy.dtype被传递给函数.
例子:
>>> np.fromfunction(lambda i, j: i == j, (3, 3), dtype=int) array([[ True, False, False], [False, True, False], [False, False, True]])
>>> np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (3, 3), dtype=int) array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.ma.fromfunction。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。