自定义的 sinc
函数:
import numpy as np
def sinc(x):
if x == 0.0:
return 1.0
else:
w = np.pi * x
return np.sin(w) / w
作用于单个数值:
sinc(0.0)
1.0
sinc(3.0)
3.8981718325193755e-17
但这个函数不能作用于数组:
x = np.array([1,2,3])
sinc(x)
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-9d4f36f2aa7a> in <module>() 1 x = np.array([1,2,3]) ----> 2 sinc(x) <ipython-input-1-dffe464e3332> in sinc(x) 2 3 def sinc(x): ----> 4 if x == 0.0: 5 return 1.0 6 else: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
可以使用 numpy
的 vectorize
将函数 sinc
向量化,产生一个新的函数:
vsinc = np.vectorize(sinc)
vsinc(x)
array([ 3.89817183e-17, -3.89817183e-17, 3.89817183e-17])
其作用是为 x
中的每一个值调用 sinc
函数:
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(-5,5,101)
plt.plot(x, vsinc(x))
[<matplotlib.lines.Line2D at 0xa24e4e0>]
因为这样的用法涉及大量的函数调用,因此,向量化函数的效率并不高。