NumPy 1.14 - numpy.piecewise()

numpy.piecewise




numpy

numpy.piecewise

numpy.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw) [source]

एक टुकड़ा-परिभाषित फ़ंक्शन का मूल्यांकन करें।

शर्तों और इसी कार्यों के एक सेट को देखते हुए, इनपुट डेटा पर प्रत्येक फ़ंक्शन का मूल्यांकन करें जहां भी उसकी स्थिति सत्य है।

पैरामीटर:

x : ndarray या स्केलर

इनपुट डोमेन।

संघनक : बूल सरणियों या बूल स्केलर्स की सूची

प्रत्येक बूलियन सरणी funclist में एक फ़ंक्शन से मेल खाती है। जहां भी condlist[i] सत्य है, funclist[i](x) का उपयोग आउटपुट मूल्य के रूप में किया जाता है।

condlist में प्रत्येक बूलियन सरणी x का एक टुकड़ा चुनती है, और इसलिए इसे x के समान आकार का होना चाहिए।

condlist की लंबाई condlist अनुरूप होनी चाहिए। यदि एक अतिरिक्त फ़ंक्शन दिया जाता है, अर्थात यदि len(funclist) == len(condlist) + 1 , तो वह अतिरिक्त फ़ंक्शन डिफ़ॉल्ट मान है, जहाँ सभी स्थितियाँ झूठी हैं।

funclist : callables, f (x, * args, ** kw), या स्केलर की सूची

प्रत्येक फ़ंक्शन का x पर मूल्यांकन किया जाता है, जहाँ भी इसकी संबंधित स्थिति सत्य है। इसे इनपुट के रूप में 1d सरणी लेना चाहिए और आउटपुट के रूप में 1d सरणी या स्केलर मान देना चाहिए। यदि, कॉल करने योग्य के बजाय, एक स्केलर प्रदान किया जाता है, तो एक स्थिर फ़ंक्शन ( lambda x: scalar ) मान लिया जाता है।

आर्ग्स : ट्यूपल, वैकल्पिक

piecewise लिए दिए गए किसी भी अन्य तर्क को निष्पादन पर कार्य के लिए पारित कर दिया जाता है, अर्थात, अगर piecewise(..., ..., 1, 'a') , तो प्रत्येक फ़ंक्शन को f(x, 1, 'a') कहा जाता f(x, 1, 'a')

kw : तानाशाही, वैकल्पिक

piecewise को कॉल करने में उपयोग किए जाने वाले कीवर्ड के तर्क निष्पादन पर कार्य करने के लिए पारित किए जाते हैं, अर्थात, यदि piecewise(..., ..., alpha=1) कहा जाता है, तो प्रत्येक फ़ंक्शन को f(x, alpha=1) कहा जाता है।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray

आउटपुट एक्स के रूप में एक ही आकार और प्रकार है और एक्स के उपयुक्त भागों पर funclist में फ़ंक्शन को कॉल करके पाया जाता है, जैसा कि condlist में बूलियन सरणियों द्वारा परिभाषित किया गया है। किसी भी हालत में कवर नहीं किए गए अंशों का डिफ़ॉल्ट मान 0 होता है।

यह भी देखें

choose , select , where

टिप्पणियाँ

यह चुनने या चुनने के समान है, सिवाय इसके कि कार्यों का मूल्यांकन x तत्वों पर किया जाता है जो condlist से संबंधित स्थिति को संतुष्ट करते हैं।

परिणाम है:

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

उदाहरण

सिग्मा फ़ंक्शन को परिभाषित करें, जो x < 0 और +1 के लिए x >= 0 लिए -1 है।

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

निरपेक्ष मान को परिभाषित करें, जो x <0 लिए x >= 0 और x >= 0 लिए x >= 0

>>> 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])

स्केलर मान पर समान फ़ंक्शन लागू करें।

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