Numpy，沿数组维度应用函数列表

Posted 2023-02-23

【中文标题】Numpy，沿数组维度应用函数列表

【英文标题】：Numpy, apply a list of functions along array dimension

【发布时间】：2017-11-20 16:58:23

【问题描述】：

我有一个类型的函数列表：

func_list = [lambda x: function1(input),
             lambda x: function2(input),
             lambda x: function3(input),
             lambda x: x]

和一个形状为 [4, 200, 200, 1] 的数组（一批图像）。

我想沿第 0 轴按顺序应用函数列表。

编辑：重新表述问题。这相当于上面的。说，而不是数组，我有一个由 4 个相同数组组成的元组，形状为 (200, 200, 1)，我想在第一个元素上应用 function1，在第二个元素上应用 function2，等等。这可以做到吗？一个for循环？

【问题讨论】：

只是为了理解，您想将其应用于特定行吗？轴？还是在整个矩阵上？这些函数是否会转换每个元素，或者它们是否类似于 sum/max 函数，提供单个输出？

【参考方案1】：

您可以使用np.apply_along_axis 迭代您的函数列表：

import numpy as np
x = np.ranom.randn(100, 100)
for f in fun_list:
    x = np.apply_along_axis(f, 0, x)

基于 OP 的更新

假设你的函数和批次大小相同：

batch = ... # tuple of 4 images  
batch_out = tuple([np.apply_along_axis(f, 0, x) for f, x in zip(fun_list, batch)])

【讨论】：

是否可以避免for循环？

@Quubix 如果有办法，这将是一个很好的功能。但我不确定是否有。

【参考方案2】：

我尝试了@Coldspeed 的答案，它确实有效（所以我会接受它）但这是我找到的替代方案，不使用 for 循环：

result = tuple(map(lambda x,y:x(y), functions, image_tuple))

编辑：忘记添加元组（），谢谢@Coldspeed

【讨论】：

如果使用 python 3，请不要忘记添加 tuple() 到最终答案。

[x(y) for x, y in zip(functions, image_tuple)] 是理解等价物。