np.vectorize

时间: 2023-08-27 17:07:56 浏览: 145
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Numpy中的矢量化ufunc.pptx

np.vectorize是一个NumPy函数，用于将一个普通的Python函数转换为一个能够处理NumPy数组的向量化函数。它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，该函数可以对NumPy数组的每个元素进行操作。\[1\] 使用np.vectorize的一种常见用法是对数组中的每个元素应用一个自定义的函数。例如，可以定义一个函数来比较两个数的大小，并使用np.vectorize将该函数应用于一个NumPy数组。\[3\] 另一个用法是对数组进行卷积操作。np.vectorize可以将np.convolve函数转换为一个能够处理NumPy数组的向量化函数。这样，可以方便地对数组进行卷积运算。\[2\] 总之，np.vectorize是一个非常有用的函数，可以将普通的Python函数转换为能够处理NumPy数组的向量化函数，从而提高数组操作的效率和方便性。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python numpy vectorize函数](https://blog.csdn.net/dghcs18/article/details/105303146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [【Numpy】vectorize将函数向量化](https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/116194728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Numpy中对向量、矩阵的使用详解

vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) print(vectorized_add_100(matrix_vector)) 统计运算包括计算最大值、最小值、平均值、方差和标准差： python print(np.max(matrix_vector)) # 返回最大值 ...

怎么使用np.vectorize加速呢？

np.vectorize 函数可以将一个普通的 Python 函数转化为一个能够对 NumPy 数组进行 element-wise 运算的向量化函数。使用该函数可以简化代码，并在某些情况下提高计算效率。 下面是一个使用 np.vectorize 函数...

如何使用np.vectorize提高c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))))的计算速度？其中x是一个750*750的数组

然后，使用 np.vectorize 函数对 erf 函数进行向量化： python from scipy.special import erf import numpy as np def my_erf(x): return erf(x) vec_erf = np.vectorize(my_erf) # 将 erf 函数向量化 ...

import numpy as np from tensorflow import keras from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() Data_Vectorize = train_data.reshape(60000,784) N = 1000; index = np.where(train_labels==0)[0] index_0 = index[0:N] Data_0_Vectorize = Data_Vectorize[index_0] index = np.where(train_labels==1)[0] index_1 = index[0:N] Data_1_Vectorize = Data_Vectorize[index_1] Data_01_Vectorize = np.zeros([2*N,784]) Data_01_Vectorize[:N,:] = Data_0_Vectorize Data_01_Vectorize[N:,:] = Data_1_Vectorize My_pca = PCA(n_components=3) Data_01_Vectorize_DR = My_pca.fit_transform(Data_01_Vectorize) plt.scatter(Data_01_Vectorize_DR[:,0],Data_01_Vectorize_DR[:,1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show()在该代码基础上，针对“0”“1”混合样本，在PC1-PC2构成的低维空间中进行高斯混合聚类。聚类总数设置为2。在PC1-PC2散点图基础上画出高斯混合聚类的中心和3倍方差组成的椭圆形边界。

其中，U, s, Vt = np.linalg.svd(covar)是对协方差矩阵进行奇异值分解，np.degrees(np.arctan2(U[1, 0], U[0, 0]))是计算旋转角度，width, height = 2 * np.sqrt(3 * s)是计算椭圆形边界的宽度和高度。 最终，可以...

如何提高c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))))的计算速度？其中x是一个750*750的数组

4. 使用NumPy中的高效函数，如np.vectorize、np.einsum、np.tensordot等。这些函数可以更高效地执行矩阵运算，从而提高计算速度。 5. 考虑使用GPU加速计算。可以使用NumPy中的GPU加速库，如CuPy，来利用GPU的计算...

如何使用NumPy 中的 ufunc 函数提高c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))))的计算速度？其中x是一个750*750的数组，erf是scipy的函数

vec_erf = np.vectorize(erf) # 将 erf 函数向量化 c1 = vec_erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) c2 = vec_erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))) c = dist / 2 * (c1 - c2) 这样，就可以使用 NumPy 中的...

请优化下面的代码使其能够通过输入一组行权价来绘制波动率微笑曲线 import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt def bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type): d1 = (np.log(S/K) + (r - q + sigma**2/2) * T) / (sigma * np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T) if option_type == 'call': Nd1 = norm.cdf(d1) Nd2 = norm.cdf(d2) option_price = S * np.exp(-q * T) * Nd1 - K * np.exp(-r * T) * Nd2 elif option_type == 'put': Nd1 = norm.cdf(-d1) Nd2 = norm.cdf(-d2) option_price = K * np.exp(-r * T) * (1 - Nd2) - S * np.exp(-q * T) * (1 - Nd1) else: raise ValueError('Invalid option type') return option_price def implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type): obj_fun = lambda sigma: (bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type) - option_price)**2 res = minimize(obj_fun, x0=0.2) return res.x[0] def smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices): vols = [] for K, option_price in zip(strike_range, option_prices): vol = implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type) vols.append(vol) plt.plot(strike_range, vols) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title(f'{option_type.capitalize()} Implied Volatility Smile') plt.show() S = 100 r = 0.05 q = 0.02 T = 0.25 option_type = 'call' strike_range = np.linspace(80, 120, 41) option_prices = [13.05, 10.40, 7.93, 5.75, 4.00, 2.66, 1.68, 1.02, 0.58, 0.31, 0.15, 0.07, 0.03, 0.01, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.01, 0.03, 0.07, 0.14, 0.25, 0.42, 0.67, 1.00, 1.44, 2.02, 2.74, 3.60, 4.60, 5.73, 7.00, 8.39, 9.92, 11.57, 13.34, 15.24] smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices)

vols = np.vectorize(implied_volatility)(S, strike_range, r, q, T, option_prices, option_type) plt.plot(strike_range, vols) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title(f'{...

c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) 报错：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Untyped global name 'erf': Cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'>

return (2.0 / np.sqrt(np.pi)) * np.exp(-x**2) @nb.njit def calculate_c(dist, x, sigmax, Umean, t): c = dist / 2 * (erf_numba(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf_numba((x - Umean * t) / (sigmax * np....

how to call the function of object in np.array

To call a function of an object in a NumPy array, you can use the np.vectorize function. This function applies a function to each element of a NumPy array, including elements that are objects. Here...

对np.array中的每一个元素操作

比如使用numpy.apply_along_axis()或numpy.vectorize()将一维函数应用到整个数组上。 python def square(x): return x ** 2 squared_arr = np.apply_along_axis(square, axis=0, arr=arr) 3. **循环...

假设已有下列代码： import numpy as np import math def myfun(x): return math.cos(x) 显而易见，函数myfun()还不是一个ufunc函数，请定义一个新函数umyfun()，使得 myfun成为一个ufunc函数。进一步，分别记录umyfun()和np.cos() 在计算1~100000之间共计10万个正整数的余弦值时所需的时间，比较两者的计算速度。

myfun = np.vectorize(math.cos) 然后，我们可以使用time模块来比较umyfun()和np.cos()在计算1~100000之间共计10万个正整数的余弦值时所需的时间。具体代码如下： import time start = time.time() ...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型，使用不同数量的训练数据（5000，10000，15000，…，60000,公差=5000的等差数列），绘制训练集和测试集准确率（纵轴）关于训练数据大小(横轴)的曲线

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt # Define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors ...

def signal_john(df, para=[20, 0.05, 20], proportion=1): para_ = para[0] df['median'] = df['close'].rolling(para_, min_periods=1).mean() df['bias'] = df['close'] / df['median'] - 1 bias_pct = float(para[1]) wr_pct = para[2] df['TYP'] = (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3 df['H'] = np.where(df['high'] - df['TYP'].shift(1) > 0, df['high'] - df['TYP'].shift(1), 0) df['L'] = np.where(df['TYP'].shift(1) - df['low'] > 0, df['TYP'].shift(1) - df['low'], 0) df['max_high'] = df['high'].rolling(wr_pct, min_periods=1).max() df['min_low'] = df['low'].rolling(wr_pct, min_periods=1).min() df['Wr_%s' % str(wr_pct)] = (df['max_high'] - df['close']) / (df['max_high'] - df['min_low']) * 100 # 计算均线 df['Cr_%s' % (para_)] = df['H'].rolling(para_).sum() / df['L'].rolling(para_, min_periods=1).sum() * 100 # ======= 找出做多信号 CR 上穿 200 condition1 = df['Cr_%s' % str(para_)] > 200 # 均线大于0 # condition2 = df['Cr_%s' % str(params)].shift(1) <= 200 # 上一周期的均线小于等于0 condition2 = df['Cr_%s' % str(para_)].shift() <= 200 condition3 = df['Wr_%s' % str(wr_pct)] < 20 df.loc[condition1 & condition2 & condition3, 'signal_long'] = 1 # 1代表做多 condition1 = df['Cr_%s' % str(para_)] < 50 # 均线大于0 # condition2 = df['Cr_%s' % str(params)].shift(1) <= 200 # 上一周期的均线小于等于0 condition2 = df['Cr_%s' % str(para_)].shift() >= 50 condition3 = df['Wr_%s' % str(wr_pct)] < 80 df.loc[condition1 & condition2 & condition3, 'signal_short'] = -1 # 1代表做多 # 合并做多做空信号，去除重复信号 df['signal'] = df[['signal_long', 'signal_short']].sum(axis=1, min_count=1, skipna=True) # 若你的pandas版本是最新的，请使用本行代码代替上面一行 temp = df[df['signal'].notnull()][['signal']] temp = temp[temp['signal'] != temp['signal'].shift(1)] df['signal'] = temp['signal'] # ===根据bias，修改开仓时间 df['temp'] = df['signal'] # 将原始信号做多时，当bias大于阀值，设置为空 condition1 = (df['signal'] == 1) condition2 = (df['bias'] > bias_pct) df.loc[condition1 & condition2, 'temp'] = None # 将原始信号做空时，当bias大于阀值，设置为空 condition1 = (df['signal'] == -1) condition2 = (df['bias'] < -1 * bias_pct) df.loc[condition1 & condition2, 'temp'] = None # 使用之前的信号补全原始信号 df['temp'].fillna(method='ffill', inplace=True) df['signal'] = df['temp'] # ===考察是否需要止盈止损 df = process_stop_loss_close(df, proportion) return df #### 3.2、参数生成代码 def generate_fibonacci_sequence(start, end): """ 生成斐波那契数列 :param start: 数列起始值 :param end: 数列结束值 :return: 从起始值到结束值的斐波那契数列 """ seq = [start, start + 1] while seq[-1] <= end: seq.append(seq[-1] + seq[-2]) return seq[:-1] 优化以上代码

以下是对代码的优化建议： 1. 可以使用 @numba.jit 对函数进行装饰，以提高函数的执行速度。 2. 可以使用 pandas 的 DataFrame....8. 可以使用 numpy 的 vectorize() 方法，对函数进行向量化，以提高函数的执行速度。
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