Numpy矩阵的映射函数

Question

我有两个numpy矩阵。其中一个包含lambda函数，另一个包含值。

是否有类似于Python的map函数的函数可让我获得预期结果？

是否有更好的方法？

functionMatrix = np.array([[lambda x:x**2, lambda x:x**3],[lambda x: x**2, 
lambda x: np.sqrt(x)]])
valueMatrix = np.array([[1,2],[3,4]])

expectedResult = np.array([[1,8],[9,2]])

- David

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如果你总是想要简单的指数，你可以避免使用lambda，而是像这样做：functionMatrix = np.array([[2, 3],[2, 0.5]]) 然后 valueMatrix ** functionMatrix （输出：array([[ 1., 8.], [ 9., 2.]])）。另外，根据你的期望输出，我认为你的意思是 lambda x: x**2 而不是 lambda x: x*2，以及 np.sqrt 而不是 np.square。 - sacuL

sacul - 你说得对，让我来修正一下。 它不总是简单的指数。有些函数可能是自然对数、倒数等。 - David

“有没有更好的方法？”这取决于您的所有lambda函数是否存在数学关系。将它们放入numpy数组中会得到一个“对象数组”，这是numpy中内置的一种方便功能，但它并没有利用正常数组的许多优点（从速度或内存角度来看）。 - Aaron

Answer 1

这只是语法糖，但能够完成工作。

@np.vectorize
def apply_vec(f, x):
    return f(x)

result = apply_vec(functionMatrix, valueMatrix)

- hilberts_drinking_problem