dask.array.fromfunction

dask.array.fromfunction¶

dask.array.fromfunction(func, chunks='auto', shape=None, dtype=None, **kwargs)[源代码]¶

通过在每个坐标上执行一个函数来构造一个数组。

此文档字符串是从 numpy.fromfunction 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

因此，生成的数组在坐标 (x, y, z) 处具有值 fn(x, y, z)。

参数

函数callable （Dask 不支持）: 该函数使用 N 个参数调用，其中 N 是 shape 的秩。每个参数表示沿着特定轴变化的数组坐标。例如，如果 shape 是 (2, 2)，那么参数将是 array([[0, 0], [1, 1]]) 和 array([[0, 1], [0, 1]])。
形状(N,) 的整数元组: 输出数组的形状，这也决定了传递给 function 的坐标数组的形状。
dtype数据类型，可选: 传递给 function 的坐标数组的数据类型。默认情况下，dtype 是浮点型。
喜欢array_like, 可选 (Dask 不支持): 引用对象，以允许创建非 NumPy 数组的数组。如果作为 like 传递的类数组对象支持 __array_function__ 协议，结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建一个与此参数传递的对象兼容的数组对象。

1.20.0 新版功能.

返回

fromfunction任何: 对 function 的调用结果直接返回。因此，fromfunction 的形状完全由 function 决定。如果 function 返回一个标量值，fromfunction 的形状将不会与 shape 参数匹配。

参见

indices, meshgrid

注释

除了 dtype 和 like 之外的关键字会被传递给 function。

示例

>>> import numpy as np  
>>> np.fromfunction(lambda i, j: i, (2, 2), dtype=float)  
array([[0., 0.],
       [1., 1.]])

>>> np.fromfunction(lambda i, j: j, (2, 2), dtype=float)  
array([[0., 1.],
       [0., 1.]])

>>> np.fromfunction(lambda i, j: i == j, (3, 3), dtype=int)  
array([[ True, False, False],
       [False,  True, False],
       [False, False,  True]])

>>> np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (3, 3), dtype=int)  
array([[0, 1, 2],
       [1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])

dask.array.frexp

dask.array.frompyfunc