tqdm 和 numpy 向量化

Question

我正在使用np.vectorize-ed 函数，并希望使用tqdm. 但是，我一直无法弄清楚如何做到这一点。

我发现的所有建议都与将计算转换为 for 循环或 pd.DataFrame 相关。

Answer 1

据我所知，tqdm不会结束numpy.vectorize。

要显示 numpy 数组的进度条，numpy.ndenumerate可以使用。

给定输入和函数：

import numpy as np
from tqdm import tqdm

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = 2
def myfunc(a, b):
    "Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
    if a > b:
        return a - b
    else:
        return a + b

替换下面的矢量化部分

# using numpy.vectorize
vfunc = np.vectorize(myfunc)
vfunc(a, b)

有了这个

# using numpy.ndenumerate instead
[myfunc(x,b) for index, x in tqdm(np.ndenumerate(a))]

才能看到tqdm进展。