类别:Python / 日期:2019-12-02 / 浏览:104 / 评论:0

Python怎样定义分段函数呢?下面是一个分段函数:

一开始写了个简朴版本log_norm0,只能逐元素一个一个得举行。不必想,对元素个数多的向量,一定慢成乌龟。

厥后想到运用一个指导函数,来辨别分段的两种状况,就获得log_norm1。不过这类状况比较特别,不是每次都能胜利组织的。

相干引荐:《Python视频教程》

末了,查到numpy中有函数piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw),它是特地用来组织分段函数,x是输入,condlist示意分段的前提,funclist就示意对应分段的处置惩罚函数。这就获得了log_norm2。

# elementwise
def log_norm0(x):
    if x >= 0:
        return np.log(x + 1)
    else:
        return - np.log(- x + 1)
# indicator
def log_norm1(x):
    # ind = np.where(x > 0, 1, 0)
    ind = (x > 0)
    return np.log(x * ind + 1) - np.log(- x * (1.0 - ind) + 1)
# numpy.piecewise()
def log_norm2(x):
    return np.piecewise(x, [x >= 0, x < 0], [lambda x: np.log(1 + x), lambda x: - np.log(1 - x)])

末了,视察一个各个函数的运转时候。

tic = time.time()
for i in range(x.size):
    y[i] = log_norm0(x[i])
toc = time.time()
print('log0: ', toc - tic)
tic = time.time()
y = log_norm1(x)
toc = time.time()
print('log1: ', toc - tic)
tic = time.time()
z = log_norm2(x)
toc = time.time()
print('log2: ', toc - tic)

视察效果,照样运用指导函数的要领最快,不过跟piecewise差异不大。

log0:  33.59282732009888
log1:  0.4863457679748535
log2:  0.5942573547363281

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