jax.numpy.piecewise

jax.numpy.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)

在整个定义域上分段评估一个函数。

JAX 实现的 numpy.piecewise()，基于 jax.lax.switch()。

备注

与 numpy.piecewise() 不同，jax.numpy.piecewise() 要求 funclist 中的函数可被 JAX 追踪，因为它通过 jax.lax.switch() 实现。

参数:

• x (ArrayLike) – 输入值的数组。

• condlist (Array | Sequence[ArrayLike]) – 布尔数组或布尔数组的序列，对应于 funclist 中的函数。如果是数组的序列，每个数组的长度必须与 x 的长度匹配。

• funclist (list[ArrayLike | Callable[..., Array]]) – 数组或函数的列表；必须与 condlist 长度相同，或者长度为 len(condlist) + 1，在这种情况下，最后一个条目是当所有条件都不为真时应用的默认值。或者，funclist 的条目可以是数值，在这种情况下，它们表示一个常数函数。

• args – 附加参数会传递给 funclist 中的每个函数。

• kwargs – 附加参数会传递给 funclist 中的每个函数。

返回:

在指定条件下对 x 进行函数求值得到的结果数组。

返回类型:

Array

参见

• jax.lax.switch(): 根据索引在 N 个函数之间选择。

• jax.lax.cond(): 根据布尔条件在两个函数之间进行选择。

• jax.numpy.where(): 根据布尔掩码在两个结果之间进行选择。

• jax.lax.select(): 根据布尔掩码在两个结果之间进行选择。

• jax.lax.select_n(): 根据布尔掩码在 N 个结果之间进行选择。

示例

这是一个函数示例，对于负值返回零，对于正值则线性增长：

>>> x = jnp.array([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4])

>>> condlist = [x < 0, x >= 0]
>>> funclist = [lambda x: 0 * x, lambda x: x]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)

funclist 也可以包含常量函数的简单标量值：

>>> condlist = [x < 0, x >= 0]
>>> funclist = [0, lambda x: x]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)

你可以通过向 funclist 添加额外条件来指定默认值：

>>> condlist = [x < -1, x > 1]
>>> funclist = [lambda x: 1 + x, lambda x: x - 1, 0]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([-3, -2,  -1,  0,  0,  0,  1,  2, 3], dtype=int32)

condlist 也可以是一个简单的标量条件数组，在这种情况下，关联的函数适用于整个范围。

>>> condlist = jnp.array([False, True, False])
>>> funclist = [lambda x: x * 0, lambda x: x * 10, lambda x: x * 100]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([-40, -30, -20, -10,   0,  10,  20,  30,  40], dtype=int32)