映射python2与python3

Question

我是初学python用户,我在python2.7和python3.4.3上运行了以下代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats

alpha = 1
n = 100

u = stats.uniform(0,1)
F_inverse = lambda u: 1/alpha*np.log(1/(1-u))
v = np.array(map(F_inverse, u.rvs(n)))
print(v)

fig, ax = plt.subplots(1,1)
stats.probplot(v, (1,), dist='expon', plot=ax)
plt.show()

在python2上我得到一个像这样的好数组:

array([  2.29133808e+00,   1.63236151e+00,   6.77776227e-01,
         3.33668250e-01,   1.77830890e+00,   3.06193068e-01,
         2.10677775e+00,   1.30525788e-01,   2.97056775e-01,
                           ...
         1.31463775e+00,   1.41840428e-03,   8.60594737e-01,
         1.80644880e-01])

在python3上,我得到这个:

array(<map object at 0x7f8aab6f3ef0>, dtype=object)

如果我改变了这个:

v = np.array(map(F_inverse, u.rvs(n)))

至

v = list(map(F_inverse, u.rvs(n)))

它在两者上工作正常,但我想要使用数组.有没有办法让这个与np.array一起使用？

Answer 1

将 转换map object为列表，然后将其传递给numpy.array.

v = np.array(list(map(F_inverse, u.rvs(n))))

或者使用列表理解而不是映射来创建列表而不是映射对象：

v = np.array([F_inverse(x) for x in u.rvs(n)])

但是，您不需要使用map或不需要列表理解；只需直接调用F_inverse就足够了，因为它F_inverse使用向量化操作：

v = F_inverse(u.rvs(n))