NumPy多参数向量化：如何向量化具有浮点数和字符串列表参数的函数

导言

在数据分析和科学计算中，NumPy库是一种强大的工具，它提供了广泛的高性能数学函数。向量化这些函数可以显著提高代码的效率，特别是当操作大型数组时。然而，当函数需要多个参数时，向量化过程可能具有挑战性。本文将探讨如何克服这些挑战，特别关注一个浮点数和一个字符串列表作为参数的函数。

问题

考虑以下函数：

def my_function(self, number: float, lookup: list[str]) -> float:
    # perform some operation
    return some_float_based_on_operation

我们的目标是向量化此函数，以便它可以按元素对NumPy数组执行操作。

尝试和错误

最常见的尝试是使用np.vectorize函数，如下所示：

my_ndarray = np.vectorize(self.my_function)(my_ndarray, ["a", "b", "c"])

其中my_ndarray是一个一维浮点数数组。但是，当数组长度为18且字符串列表长度为3时，此方法会导致以下错误：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (18,) (3,)

解决方案

错误的原因是广播规则无法将具有不同形状的数组（(18,)和(3,)）组合在一起。由于第二个参数是一个无关的字符串列表，因此我们不需要它与第一个参数具有相同的长度。

解决此问题的关键是使用np.frompyfunc函数，它允许我们创建自定义的向量化函数，该函数处理具有不同形状的参数。以下是使用方法：

import numpy as np

# 创建自定义的向量化函数
vectorized_my_function = np.frompyfunc(my_function, 2, 1)

# 将自定义函数应用于数组
my_vectorized_result = vectorized_my_function(my_ndarray, ["a", "b", "c"])

在上面的代码中：

• 2表示自定义函数的输入参数数量（一个浮点数和一个字符串列表）。
• 1表示自定义函数的输出参数数量（一个浮点数）。

通过使用np.frompyfunc，我们创建了一个新的向量化函数vectorized_my_function，该函数可以按元素对my_ndarray执行操作，同时接受一个任意长度的字符串列表。

结论

通过利用np.frompyfunc函数，我们可以成功向量化具有多个参数的函数，其中第二个参数是无关的字符串列表。通过避免使用np.vectorize，我们克服了广播规则的限制，并能够高效地对数组执行我们的自定义操作。

常见问题解答

1. 为什么np.vectorize不适用于这种情况下？

   np.vectorize函数要求所有参数具有相同的形状。但是，由于第二个参数是一个无关的字符串列表，因此它不需要与第一个参数（浮点数数组）具有相同的形状。

2. 如何确定自定义函数的参数数量？

   自定义函数的参数数量等于函数中所有输入参数的数量（包括self参数）。

3. 如何确定自定义函数的输出参数数量？

   自定义函数的输出参数数量等于函数中所有输出参数的数量。

4. 是否可以向量化具有更多参数的函数？

   是的，np.frompyfunc函数可以用于向量化具有任意数量参数的函数。

5. 除了向量化函数之外，还有哪些优化NumPy代码的方法？

   除了向量化之外，还有许多其他方法可以优化NumPy代码，例如使用广播、循环并行化和选择正确的dtype。