使用 Python 在 NumPy 中创建自己的通用函数

NumPy，简称 Numerical Python，是 Python 环境中用于科学计算的基础库。它为处理大型多维数组和矩阵提供了支持，以及一系列广泛的数学函数来有效地操作这些数组。NumPy 的关键功能之一是其创建通用函数（ufuncs）的能力，它可以帮助您逐元素地将自定义操作应用于 NumPy 数组。在本篇文章中，我们将探讨使用 Python 在 NumPy 中创建您自己的通用函数的方法。

什么是通用函数（ufunc）？

在 NumPy 中，通用函数（Universal Function），或 ufunc，是一个对 NumPy 数组进行逐元素操作的函数，这意味着它独立地对数组的每个元素执行一个操作。Ufuncs 设计用于高效地处理大型数组，并且是 NumPy 中许多操作的基本构建块。

NumPy 中常见的 ufuncs 包括加法、减法、乘法、除法、三角函数等数学函数。例如，如果您想逐元素地将两个 NumPy 数组相加，您可以使用 `numpy.add()` ufunc，这是一个内置的 ufunc。

为什么使用 ufuncs？

Ufuncs 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。

它们还提供广播以及诸如 reduce、gather 等附加方法，这些方法对于计算非常有帮助。

Ufuncs 还可以接受其他参数，例如：

where：布尔数组或条件，定义操作应该在其中发生。

dtype：定义元素的返回类型。

out：输出数组，其中需要复制返回值。

创建您自己的 Ufunc

在 NumPy 中创建自己的 ufunc 可以让您定义自定义操作，并有效地将它们逐元素地应用于 NumPy 数组。以下是创建您自己的 ufunc 的分步指南。

步骤 1：导入 NumPy

首先，您需要导入 NumPy 库。如果您尚未安装 NumPy，可以使用 pip 进行安装。

然后，

步骤 2：定义您的自定义函数

创建一个 Python 函数，该函数定义您需要逐元素地应用于 NumPy 数组的自定义操作。此函数应接受一个或多个标量参数并返回操作的结果。例如，让我们创建一个简单的自定义 ufunc，它对数组的每个元素进行平方：

步骤 3：使用 numpy.Frompyfunc() 创建 Ufunc

要将您的自定义函数转换为 ufunc，您可以使用 `numpy.frompyfunc()` 函数。此函数接受两个参数：自定义 Python 函数以及它期望的输入参数的数量。在我们的示例中，`square_function` 接受一个输入参数，因此我们将其作为第二个参数传递给 `numpy.frompyfunc()`：

`square_ufunc` 对象已被转换为 ufunc，现在已准备好在 NumPy 数组上使用。

步骤 4：使用您的自定义 Ufunc

既然您已经创建了自定义 ufunc，您就可以像使用内置 ufuncs 一样使用它来操作 NumPy 数组。以下是使用 `square_ufunc` 的示例：

输入 1

输出

[64 16 4 1 9]

输入 2

输出

[8 6 10 3 ]

自定义 Ufuncs 的好处

在 NumPy 中创建自定义 ufuncs 具有多项优势：

1. 可重用性：一旦定义了自定义 ufunc，就可以在代码的不同部分重用它，从而提高代码的可重用性和可维护性。
2. 集成：自定义 ufuncs 可以无缝集成到现有的基于 NumPy 的工作流中，从而更容易扩展 NumPy 的功能以满足您的特定需求。
3. 效率：Ufuncs 针对性能进行了优化，并且可以有效地处理大型数组。通过创建自定义 ufuncs，您可以有效地将自定义操作应用于大型数据集。

总之，在 NumPy 中创建自己的通用函数（ufuncs）是扩展库功能以满足您特定需求的一种强大方法。无论您需要执行自定义数学运算还是以独特的方式处理数据，自定义 ufuncs 都可以简化您的数据处理任务，并增强 NumPy 在您的科学计算项目中的能力。