python中numpy自定义函数

在numpy中，可以使用frompyfunc()函数自定义函数。该函数接受四个参数：自定义函数、输入参数数量、输出参数数量和返回值类型。例如，下面的代码定义了一个将两个数相加的自定义函数：

import numpy as np

def add(x, y):
    return x + y

add_func = np.frompyfunc(add, 2, 1)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4,5, 6])
c = add_func(a, b)

print(c)

输出结果为：

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相关问题

numpy 自定义损失函数

可以使用 NumPy 实现自定义损失函数。以下是一个简单的示例：

假设我们有一些实际值和预测值，我们想要计算它们之间的平均绝对误差（MAE）作为损失函数。可以使用以下代码实现：

import numpy as np

def custom_loss(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))

在这个函数中，`y_true` 是实际值，`y_pred` 是预测值。我们使用 NumPy 中的 `mean` 函数计算绝对误差的平均值，然后将其返回作为损失函数的值。

可以将此损失函数传递给许多深度学习框架中的模型编译函数，例如 Keras 中的 `compile` 函数：

model.compile(loss=custom_loss, optimizer='adam')

现在，当模型训练时，它将使用自定义损失函数来计算损失，并尝试最小化该损失。

python 图片自定义缩放 函数 只用numpy

可以使用numpy中的resize函数来实现图片的自定义缩放。示例代码如下：

import numpy as np

def resize_img(img, scale):
    # 获取原始图片的宽度和高度
    h, w = img.shape[:2]
    # 计算缩放后的宽度和高度
    new_w, new_h = int(w * scale), int(h * scale)
    # 使用resize函数进行缩放
    new_img = np.resize(img, (new_h, new_w, img.shape[2]))
    return new_img

其中，img为原始图片的numpy数组，scale为缩放比例。函数返回缩放后的图片的numpy数组。