python - array - Diferencia entre frompyfunc y vectorize en numpy

numpy map

Question

¿Cuál es la diferencia entre vectorize y frompyfunc en numpy?

Ambos parecen muy similares. ¿Cuál es un caso de uso típico para cada uno de ellos?

Editar : como indica JoshAdel, el vectorize clase parece estar basado en frompyfunc . (ver la fuente ). Todavía no está claro si frompyfunc puede tener algún caso de uso que no esté cubierto por vectorize ...

Answer 1

Aunque ambos métodos le proporcionan una forma de crear su propio método ufunc , numpy.frompyfunc siempre devuelve un objeto python, mientras que puede especificar un tipo de devolución cuando usa el método numpy.vectorize

Answer 2

Como señala JoshAdel, vectorize wraps frompyfunc . Vectorize agrega características adicionales:

• Copia la docstring de la función original
• Le permite excluir un argumento de las reglas de transmisión.
• Devuelve una matriz del tipo de letra correcto en lugar de dtype = object

Editar: Después de una breve evaluación comparativa, encuentro que vectorize es significativamente más lento (~ 50%) que frompyfunc para arreglos grandes. Si el rendimiento es crítico en su aplicación, compare primero su caso de uso.

`

>>> a = numpy.indices((3,3)).sum(0)

>>> print a, a.dtype
[[0 1 2]
 [1 2 3]
 [2 3 4]] int32

>>> def f(x,y):
    """Returns 2 times x plus y"""
    return 2*x+y

>>> f_vectorize = numpy.vectorize(f)

>>> f_frompyfunc = numpy.frompyfunc(f, 2, 1)
>>> f_vectorize.__doc__
''Returns 2 times x plus y''

>>> f_frompyfunc.__doc__
''f (vectorized)(x1, x2[, out])/n/ndynamic ufunc based on a python function''

>>> f_vectorize(a,2)
array([[ 2,  4,  6],
       [ 4,  6,  8],
       [ 6,  8, 10]])

>>> f_frompyfunc(a,2)
array([[2, 4, 6],
       [4, 6, 8],
       [6, 8, 10]], dtype=object)

`

Answer 3

No estoy seguro de cuáles son los diferentes casos de uso para cada uno, pero si miras el código fuente (/numpy/lib/function_base.py), verás que vectorize wraps frompyfunc . Mi lectura del código es principalmente que vectorize está haciendo un manejo adecuado de los argumentos de entrada. Puede haber casos particulares en los que prefiera uno frente a otro, pero parece que frompyfunc es solo una instancia de vectorize de nivel inferior.