numpy from函数的参数
我还没有摸索关键概念numpy。
我想创建一个3维数组，并使用函数调用的结果填充每个单元格-即该函数将使用不同的索引多次调用并返回不同的值。
注意：自编写此问题以来，文档已更新为更清晰。
我可以用零（或为空）创建它，然后用for循环覆盖每个值，但是直接从函数中填充它似乎更干净。
fromfunction听起来很完美。阅读文档听起来好像每个单元调用一次该函数。
但是当我实际尝试时…
from numpy import *
def sum_of_indices(x, y, z):
# What type are X, Y and Z ? Expect int or duck-type equivalent.
# Getting 3 individual arrays
print "Value of X is:"
print x
print "Type of X is:", type(x)
return x + y + z
a = fromfunction(sum_of_indices, (2, 2, 2))
我希望得到类似的东西：
Value of X is:
0
Type of X is: int
Value of X is:
1
Type of X is: int
重复4次。
我得到：
Value of X is:
[[[ 0. 0.]
[ 0. 0.]]
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]]
[[[ 0. 0.]
[ 1. 1.]]
[[ 0. 0.]
[ 1. 1.]]]
[[[ 0. 1.]
[ 0. 1.]]
[[ 0. 1.]
[ 0. 1.]]]
Type of X is: <type 'numpy.ndarray'>
该函数仅被调用一次，并且似乎返回整个数组作为结果。
基于对索引函数的多次调用来填充数组的正确方法是什么？
问题答案：
该文档在这方面 极具 误导性。就像您注意到的那样：f(0,0), f(0,1), f(1,0), f(1,1)numpy而不是执行，而是执行
f([[0., 0.], [0., 1.]], [[1., 0.], [1., 1.]])
尝试使用ndarrays而不是承诺的整数坐标时，您会感到非常沮丧，例如lambda i: l[i]，使用，其中l还有另一个数组或列表（尽管实际上，在numpy中可能有更好的方法）。
numpyvectorize函数可以解决此问题。你在哪里
m = fromfunction(f, shape)
尝试使用
g = vectorize(f)
m = fromfunction(g, shape)
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定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。 默认参
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定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。 位置参
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参数声明 rust的函数参数声明和一般的变量声明相仿，也是参数名后加冒号，冒号后跟参数类型，不过不需要let关键字。需要注意的是，普通变量声明(let语句)是可以省略变量类型的，而函数参数的声明则不能省略参数类型。 来看一个简单例子： fn main() { say_hi("ruster"); } fn say_hi(name: &str) { println!("Hi, {}", nam
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