dask.array.piecewise

dask.array.piecewise¶

dask.array.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)[源代码]¶

评估一个分段定义的函数。

此文档字符串是从 numpy.piecewise 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

给定一组条件和相应的函数，在输入数据上评估每个函数，只要其条件为真。

参数

xndarray 或标量

输入域。

condlist布尔数组或布尔标量的列表

每个布尔数组对应于 funclist 中的一个函数。在 condlist[i] 为 True 的地方，使用 funclist[i](x) 作为输出值。

condlist 中的每个布尔数组选择 x 的一部分，因此应该与 x 具有相同的形状。

condlist 的长度必须与 funclist 的长度相对应。如果多给出一个函数，即如果 len(funclist) == len(condlist) + 1，那么这个额外的函数是默认值，用于所有条件都为假的情况。

funclist可调用对象列表，f(x,*args,**kw)，或标量

每个函数在其对应的条件为 True 的 x 上进行评估。它应该以一个一维数组作为输入，并给出一个一维数组或标量值作为输出。如果提供的是标量而不是可调用对象，则假定为常数函数（lambda x: scalar）。

参数tuple, 可选

传递给 piecewise 的任何进一步参数在执行时都会传递给函数，即，如果调用 piecewise(..., ..., 1, 'a')，那么每个函数都会被调用为 f(x, 1, 'a')。

kwdict, 可选

在调用 piecewise 时使用的关键字参数会在执行时传递给函数，即，如果调用 piecewise(..., ..., alpha=1)，那么每个函数都会被调用为 f(x, alpha=1)。

返回

出ndarray: 输出与 x 具有相同的形状和类型，它是通过在 x 的适当部分上调用 funclist 中的函数来找到的，这些部分由 condlist 中的布尔数组定义。未被任何条件覆盖的部分的默认值为 0。

参见

注释

这与选择或选择类似，不同之处在于函数在 x 的元素上进行评估，这些元素满足 condlist 中的相应条件。

结果是:

      |--
      |funclist[0](x[condlist[0]])
out = |funclist[1](x[condlist[1]])
      |...
      |funclist[n2](x[condlist[n2]])
      |--

示例

>>> import numpy as np  

定义符号函数，对于 x < 0 返回 -1，对于 x >= 0 返回 +1。

>>> x = np.linspace(-2.5, 2.5, 6)  
>>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [-1, 1])  
array([-1., -1., -1.,  1.,  1.,  1.])

定义绝对值，对于 x < 0 为 -x，对于 x >= 0 为 x。

>>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [lambda x: -x, lambda x: x])  
array([2.5,  1.5,  0.5,  0.5,  1.5,  2.5])

将相同的函数应用于标量值。

>>> y = -2  
>>> np.piecewise(y, [y < 0, y >= 0], [lambda x: -x, lambda x: x])  
array(2)

dask.array.core.性能警告

dask.array.positive