小编RVS*_*RVS的帖子

我有一个numpy对象数组包含几个索引号列表:

>>> idxLsts = np.array([[1], [0, 2]], dtype=object)

我定义了一个向量化函数,为每个列表附加一个值:

>>> idx = 99  
>>> f = np.vectorize(lambda idxLst: idxLst.append(idx))

我调用了这个函数.我不关心返回值,只是副作用.

>>> f(idxLsts)  
array([None, None], dtype=object)

索引99被添加到第一个列表两次.为什么？我很难过.

>>> idxLsts
array([[1, 99, 99], [0, 2, 99]], dtype=object)

使用idxLsts的其他值,它不会发生:

>>> idxLsts = np.array([[1, 2], [0, 2, 4]], dtype=object)
>>> f(idxLsts)
array([None, None], dtype=object)
>>> idxLsts
array([[1, 2, 99], [0, 2, 4, 99]], dtype=object)

我的怀疑是它与文档有关:"定义一个矢量化函数,它将一个嵌套的对象序列或numpy数组作为输入,并返回一个numpy数组作为输出.向量化函数在输入数组的连续元组上评估pyfunc,如python map函数,除了它使用numpy的广播规则."