手でPython関数への配列を入力する

Question

2次元配列を手作業でPython関数に入力したいと思います。例えば

：

x = numpy.zeroes(1,2) 
x[0,0] = 2 
x[0,1] = 4 
def f(x): 
    return x**2 
f(x) 

この関数は、要素4および16の配列を返すしかし、私はこのようなf(2,4)、f([2,4])として手で機能するために2次元の要素を入力することができるようにしたいが、彼らは動作しません。

Answer 1

f(2, 4)とf([2, 4])を入力する理由は、前者の場合は関数が1つの引数しか受け付けないため、後者の場合はPythonリストを渡すためです。

ナンシーアレイには、より多くの機能があります。 Pythonのリストはそうではありません。 numpyの配列が__pow__メソッドを持っていますが、Pythonのリストにはないことを

>>> x = numpy.array([[2.0, 4.0]]) 
>>> dir(x) 
['T', '__abs__', '__add__', '__and__', '__array__', '__array_finalize__', '__array_interface__', '__array_prepare__', '__array_priority__', '__array_struct__', '__array_wrap__', '__class__', '__contains__', '__copy__', '__deepcopy__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__div__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__hex__', '__iadd__', '__iand__', '__idiv__', '__ifloordiv__', '__ilshift__', '__imod__', '__imul__', '__index__', '__init__', '__int__', '__invert__', '__ior__', '__ipow__', '__irshift__', '__isub__', '__iter__', '__itruediv__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__long__', '__lshift__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__oct__', '__or__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rand__', '__rdiv__', '__rdivmod__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rlshift__', '__rmod__', '__rmul__', '__ror__', '__rpow__', '__rrshift__', '__rshift__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__xor__', 'all', 'any', 'argmax', 'argmin', 'argpartition', 'argsort', 'astype', 'base', 'byteswap', 'choose', 'clip', 'compress', 'conj', 'conjugate', 'copy', 'ctypes', 'cumprod', 'cumsum', 'data', 'diagonal', 'dot', 'dtype', 'dump', 'dumps', 'fill', 'flags', 'flat', 'flatten', 'getfield', 'imag', 'item', 'itemset', 'itemsize', 'max', 'mean', 'min', 'nbytes', 'ndim', 'newbyteorder', 'nonzero', 'partition', 'prod', 'ptp', 'put', 'ravel', 'real', 'repeat', 'reshape', 'resize', 'round', 'searchsorted', 'setfield', 'setflags', 'shape', 'size', 'sort', 'squeeze', 'std', 'strides', 'sum', 'swapaxes', 'take', 'tobytes', 'tofile', 'tolist', 'tostring', 'trace', 'transpose', 'var', 'view'] 
>>> x = [2.0, 4.0] 
>>> dir(x) 
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] 

はご注意：あなたが自分のクラスのメソッドを見るとあなたは違いを見ることができます。これはspecial methodで、Pythonが配列上で**関数をどのように使用するかを指定することができます。したがって、数の少ない配列を2乗することができます。

>>> x = [1, 2, 3] 
>>> x**2 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int' 

この問題については、いくつかの方法があります。 Headcrabはあなたの関数をより複雑にしていると言っているように、数値の小さい配列を渡すこともできます。私は3つすべての場合に適合する関数を作る方法を説明します。

3つのケースすべてを処理するには、渡されたデータのタイプが何であるかをチェックする必要があり、複数の引数を受け入れる必要があります。

def f(x, *args): 
    if args: 
     # If there are multiple arguments e.g. f(2, 4) 
     return [x**2] + [n**2 for n in args] 
    elif isinstance(x, list): 
     # If a Python list is passed e.g. f([2, 4]) 
     return [n**2 for n in x] 
    else: 
     # If something else (probably numpy array) is passed e.g. f(numpy.array([2, 4])) 
     return x**2 

いくつかのテストケース：

>>> f(1, 2) 
[1, 4] 
>>> f(2, 4) 
[4, 16] 
>>> f(3, 6) 
[9, 36] 

。

>>> f([1, 2]) 
[1, 4] 
>>> f([2, 4]) 
[4, 16] 
>>> f([3, 6]) 
[9, 36] 

。

>>> f(numpy.array([1, 2])) 
array([1, 4]) 
>>> f(numpy.arry([2, 4])) 
array([ 4, 16]) 
>>> f(numpy.array([3, 6])) 
array([ 9, 36])