调用包含 x 值数组的函数

Question

我想在程序中调用一个函数，它具有与以下相同的格式，但其中 x 值采用形状数组的形式 = (426, 240)。有人可以帮忙吗？

函数为：

def f(x):
    if x < 0:
        return -2*x
    else :
        return -x

    x = np.arange(-100, 100, 1)

    plt.plot(x, list(map(f, x)), 'b-')  # for python3

    #plt.show()

调用该函数的代码部分如下所示：

def nucleation_and_motion_in_G_gradient_fluid_2D(writer, args, R=60):
    dx = 2*R / args.height
    x = (np.arange(args.width) - args.width // 2) * dx
    y = (np.arange(args.height) - args.height // 2) * dx
    x, y = np.meshgrid(x, y, indexing='ij')

def source_G(t):
    center = np.exp(-0.5*(t-5)**2) * 10
    gradient = (1+np.tanh(t-30)) * 0.0003
    piecewise_1 = f(x) # ***function f(x) called here***

    return -( 
        np.exp(-0.5*(x*x + y*y)) #+ np.exp(-0.5*((x)**2 + y*y))
    ) * center + piecewise_1 * gradient   # piecewise function test

主要代码here.

我已经知道代码适用于 trapezoid 函数结合 x 数组，如下所示：

（代码要求：from scipy import signal）

def trapezoid_signal(x, width=2., slope=1., amp=10., offs=1):
        a = slope * width * signal.sawtooth(2 * np.pi * 1/10 * x/width - 0.8, width=0.5)/4.
        a[a>amp/2.] = amp/2.
        a[a<-amp/2.] = -amp/2.
        return a + amp/2. + offs

def source_G(t):
    center = np.exp(-0.5*(t-5)**2) * 10
    gradient = (1+np.tanh(t-30)) * 0.0003
    trapezoid = trapezoid_signal(x, width=40, slope=5, amp=50)

    return -( 
        np.exp(-0.5*(x**2 + y**2)) 
    ) * center + trapezoid * gradient # one soliton particle in 2 dimensions of xy with z axis as concentration potential

Answer 1

如果你想做这个

def f(x):
    if x < 0:
        return -2*x
    else :
        return -x

与矢量化兼容，可以使用以下（很常见的）技巧：

def f(x):
    neg = x < 0
    return neg * (-2 * x) + (1 - neg) * -x

有效！

>>> f(np.arange(-5, 5))
array([10,  8,  6,  4,  2,  0, -1, -2, -3, -4])

调用包含 x 值数组的函数

Calling a function containing an array of x values

arrays

function

piecewise

python-3.x