同一方程中变量的多个值

Question

A = [18.0,10.0]; B = [13.0,15.0]; C = [10.5,12.0];这些是变量，并考虑像这样的函数def hlf(A,B,C):       return A**(-1.0/2.0)-0.2*B-43+Cprint "T:"hlf(A,B,C)首先，我想在方程中使用 AB 和 C 的第一个值。在我想使用第二个值之后。我怎样才能做到这一点 ？

Answer 1

map + list

注意map可以采用多个可迭代参数：

res = map(hlf, A, B, C)

[-34.86429773960448, -33.68377223398316]

在 Python 2.7 中，map返回一个list. 在 Python 3.x 中map返回一个迭代器，因此您可以延迟迭代或通过list，即耗尽list(map(hfl, A, B, C))。

参考：

地图（函数，可迭代，...）

...如果传递了额外的可迭代参数，则函数必须采用那么多参数并并行应用于所有可迭代项中的项目。

zip + 列表理解

您可以zip在列表理解中使用。为清楚起见，您应该避免将参数命名为与变量相同的名称。

A = [18.0,10.0]; B = [13.0,15.0]; C = [10.5,12.0]; 

def hlf(x, y, z):

    return x**(-1.0/2.0) - 0.2*y - 43 + z

res = [hlf(*vars) for vars in zip(A, B, C)]

[-34.86429773960448, -33.68377223398316]

Answer 2

使用 Numpy 进行矢量化。最佳表现

通常最好尝试使用 numpy 对此类操作进行矢量化，因为可以获得最佳性能结果。当您改为使用循环进行矢量化时，您正在使用所有内核，这是最快的解决方案。您应该使用 numpy 对操作进行矢量化。像这样的东西：

import numpy as np

A = [18.0,10.0]; B = [13.0,15.0]; C = [10.5,12.0];

a = np.array(A)

b = np.array(B)

c = np.array(C)

现在你的函数带有新的向量，比如参数：

def hlf(a_vector,b_vector,c_vector):

    return a_vector**(-1.0/2.0)-0.2*b_vector-43+c_vector

最后调用你的新函数向量化：

print (hlf(a_vector = a,b_vector = b,c_vector = c))

输出：

>>> array([-34.86429774, -33.68377223])

Answer 3

如果你想保持你的功能不变，你应该用以下方式调用它N：

for i in range(N):

    result = hlf(A[i], B[i], C[i])

    print(result)

另一个有趣的方法是用你的函数制作一个生成器：

A = [18.0,10.0]

B = [13.0,15.0]

C = [10.5,12.0];

def hlf(*args):

    i=0

    while i < len(args[0]):

        yield args[0][i]**(-1.0/2.0) - 0.2*args[1][i] - 43 + args[2][i]

        i += 1

results = hlf(A, B, C)

for r in results:

    print(r)

输出：

-34.86429773960448

-33.68377223398316

如果你想练习 python 生成器，最后一个是相当有教育意义的。