numpy-自定义ufunc函数和广播

import numpy as np


def triangle_wave(x, c, c0, hc):
    x = x - int(x)  # 三角波的周期为1，因此只取 x 坐标的小数部分进行计算
    if x >= c:
        r = 0.0
    elif x < c0:
        r = x / c0 * hc
    else:
        r = (c - x) / (c - c0) * hc
    return r


x = np.linspace(0, 2, 1000)
y1 = np.array([triangle_wave(t, 0.6, 0.4, 1.0) for t in x])
"""
通过 frompyfunc()可以将计算单个值的函数转换为一个能对数组中每个元素进行计算的
ufunc 函数。frompyfunc(func,nin,nout)
func 是计算单个元素的函数，nin 是 func 输入参数的个数，nout 是 func 返回值的个
数。
"""
triangle_ufunc1 = np.frompyfunc(triangle_wave, 4, 1)
y2 = triangle_ufunc1(x, 0.6, 0.4, 1.0)  # 结果和y1是一样的

"""
广播(broadcasting)处理,对于形状不同的数组进行计算时，会自动补齐
"""
a = np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1)
# [[ 0], [10], [20], [30], [40], [50]] shape（6,1）
b = np.arange(0, 5)
# [0, 1, 2, 3, 4]shape(5,0)
print('a+b:  
', a + b)

a = a.repeat(5, axis=1)  # 扩充5列
print('a:  
', a)
b.shape = 1, 5
b = b.repeat(6, axis=0)  # 扩充6行
print('b:  
', b)
"""
a+b:  
 [[ 0  1  2  3  4]
 [10 11 12 13 14]
 [20 21 22 23 24]
 [30 31 32 33 34]
 [40 41 42 43 44]
 [50 51 52 53 54]]
a:  
 [[ 0  0  0  0  0]
 [10 10 10 10 10]
 [20 20 20 20 20]
 [30 30 30 30 30]
 [40 40 40 40 40]
 [50 50 50 50 50]]
b:  
 [[0 1 2 3 4]
 [0 1 2 3 4]
 [0 1 2 3 4]
 [0 1 2 3 4]
 [0 1 2 3 4]
 [0 1 2 3 4]]
"""
# NumPy 提供了快速产生能进行广播运算的数组的 ogrid对象。
x, y = np.ogrid[:5, :5]
print('x:  ', x)
print('y:  ', y)
"""
x:   [[0]
 [1]
 [2]
 [3]
 [4]]
y:   [[0 1 2 3 4]]
"""