将NumPy数组元素地映射到更多维度的数组中

Question

我想要numpy.array从NxM到NxMx3的映射a ,其中三个元素的向量是原始条目的函数:

lambda x: [f1(x), f2(x), f3(x)]

但是,像numpy.vectorize不允许更改尺寸的事情.当然,我可以创建一个零数组并创建一个循环(这就是我现在正在做的事情),但它既没有Pythonic也没有效率(就像Python中的每个循环一样).

有没有更好的方法在numpy.array上执行元素操作,为每个条目生成一个向量？

Answer 1

现在我看到了您的代码，对于大多数简单的数学运算，您可以让 numpy 进行循环，这通常称为向量化：

def complex_array_to_rgb(X, theme='dark', rmax=None):
    '''Takes an array of complex number and converts it to an array of [r, g, b],
    where phase gives hue and saturaton/value are given by the absolute value.
    Especially for use with imshow for complex plots.'''
    absmax = rmax or np.abs(X).max()
    Y = np.zeros(X.shape + (3,), dtype='float')
    Y[..., 0] = np.angle(X) / (2 * pi) % 1
    if theme == 'light':
        Y[..., 1] = np.clip(np.abs(X) / absmax, 0, 1)
        Y[..., 2] = 1
    elif theme == 'dark':
        Y[..., 1] = 1
        Y[..., 2] = np.clip(np.abs(X) / absmax, 0, 1)
    Y = matplotlib.colors.hsv_to_rgb(Y)
    return Y

这段代码应该比你的运行得快得多。