Numpy 向量化函数对行进行操作

Question

假设我想按如下方式向量化函数 f，以便按行将其应用于矩阵：

f_vec = np.vectorize(
     f,
     signature = '(m,n)->m'
)

f_vec 应将 f 应用于输入矩阵的每一行，并将 return 应用于结果向量。但是，我得到一个错误：

ValueError: not a valid gufunc signature: (m,n)->m

我做错了什么？

Answer 1

我使用 (m,n)->(m) 作为签名，因为我认为 signature 应该是 向量化 函数的签名。然而，它实际上应该是 pyfunc 的签名！所以在我的例子中，f 的签名是 (n)->()，f_vec 的签名是 (m,n)->(m)。换句话说，这段代码有效：

f_vec = np.vectorize(f, signature='(n)->()')

这表示 f 将向量转换为标量，这意味着 f_vec 将矩阵转换为向量。

Numpy vectorize function to operate on rows