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配列の要素ごとの操作

同じ形状の2つの入力配列xとyがあります。関数を介して一致するインデックスを持つ各要素を実行し、それらのインデックスで結果を3番目の配列zに格納する必要があります。これを達成する最もPython的な方法は何ですか？現在、4つの4つのループがあります。もっと簡単な方法があるはずです。

x = [[2, 2, 2],
     [2, 2, 2],
     [2, 2, 2]]

y = [[3, 3, 3],
     [3, 3, 3],
     [3, 3, 1]]

def elementwise_function(element_1,element_2):
    return (element_1 + element_2)

z = [[5, 5, 5],
     [5, 5, 5],
     [5, 5, 3]]

関数が個々のデータペアでしか機能しないため、混乱しています。 x配列とy配列を関数に単純に渡すことはできません。

pythonarraysnumpyelementwise-operations
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user1764386

「より簡単な方法」の1つは、 numpy.vectorize を使用してNumPy対応の関数を作成することです。 「ufunc」は、要素ごとの関数のNumPy用語です（ドキュメント こちら を参照）。 numpy.vectorizeを使用すると、要素ごとの関数を使用して独自のufuncを作成できます。これは、他のNumPy ufuncと同じように機能します（標準の加算など）：ufuncは配列を受け入れ、それを適用します要素の各ペアに対して関数を実行すると、標準のNumPy関数などと同じように配列形状のブロードキャストが行われます。 ドキュメントページ には、役立つと思われる使用例がいくつかあります。

In [1]: import numpy as np
   ...: def myfunc(a, b):
   ...:     "Return 1 if a>b, otherwise return 0"
   ...:     if a > b:
   ...:         return 1
   ...:     else:
   ...:         return 0
   ...: vfunc = np.vectorize(myfunc)
   ...: 

In [2]: vfunc([1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1])
   ...: 
Out[2]: array([0, 0, 1, 1])
In [3]: vfunc([1, 2, 3, 4], 2)
   ...: 
Out[3]: array([0, 0, 1, 1])
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illya

（私はあなたの単純なpython listについて話していると思いますが、numpy.arrayではありません）

再帰は常に私たちの生活を楽にします：

def operate_on_Narray(A, B, function):
    try:
        return [operate_on_Narray(a, b, function) for a, b in Zip(A, B)]
    except TypeError as e:
        # Not iterable
        return function(A, B)

使用法：

>>> x = [[2, 2, 2],
...      [2, 2, 2],
...      [2, 2, 2]]
>>> 
>>> y = [[3, 3, 3],
...      [3, 3, 3],
...      [3, 3, 1]]
>>> operate_on_Narray(x, y, lambda a, b: a+b)
[[5, 5, 5], [5, 5, 5], [5, 5, 3]]

他の種類の次元配列でも機能します。

>>> operate_on_Narray([1, 2, 3], [4, 5, 6], lambda a, b: a*b)
[4, 10, 18]
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juliomalegria

python 2.7.3インタプリタセッションからの次のトランスクリプトは、組み込み関数mapを使用して、要素ごとの操作を2Dマトリックス要素に適用する方法を示しています。（注：operator.addは、指定されたelementwise_functionと同等であり、applierの2番目の使用におけるラムダ式とも同等です。）

>>> import operator
>>> def applier(a, b, op):
...     return map(lambda ro: map(op, ro[0], ro[1]), Zip(a,b))
... 
>>> applier(x, y, operator.add)
[[5, 5, 2], [5, 4, 5], [6, 5, 5]]
>>> x; y
[[2, 2, 1], [2, 2, 2], [3, 2, 2]]
[[3, 3, 1], [3, 2, 3], [3, 3, 3]]
>>> applier(x, y, lambda p,q: p+q)
[[5, 5, 2], [5, 4, 5], [6, 5, 5]]
>>> applier(x, y, lambda p,q: p-q)
[[-1, -1, 0], [-1, 0, -1], [0, -1, -1]]
>>> applier(x, y, lambda p,q: p*q)
[[6, 6, 1], [6, 4, 6], [9, 6, 6]]

上記のx、yは次のとおりです。

x=[[2, 2, 1], [2, 2, 2], [3, 2, 2]]
y=[[3, 3, 1], [3, 2, 3], [3, 3, 3]]

前述のように、上記のトランスクリプトはpython 2.7.3インタープリターセッションからのものです。このコードをpython 3で実行すると、代わりにマップオブジェクトが返されます。 。次のような関数を使用して、数値を表示できます。

def itemize(m):
    return [itemize(e) for e in m] if hasattr(m, '__iter__') else m

その関数を配置すると、ステートメント

itemize(applier(x, y, operator.add))

戻り値

[[5, 5, 2], [5, 4, 5], [6, 5, 5]]
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James Waldby - jwpat7