python - 使用fromfunction和数组填充numpy矩阵

我有一个名为phases的数组，假设它是这样的：

phases = numpy.random.uniform(0,1,10)

我现在要填充一个矩阵，其中每一行都是应用于一个连续的阶段索引的函数，每一列都是它的倍数，如下所示：

[[ f(phases[0]) f(2*phases[0]) f(3*phases[0]) ]
 [ f(phases[1]) f(2*phases[1]) f(3*phases[1]) ]
       ...            ...           ...
 [ f(phases[9]) f(2*phases[9]) f(3*phases[9]) ]]

为了举例，我们可以说f是一些简单的东西，比如f。
所以我想我应该使用f(x) = x+1如下：

numpy.fromfunction(lambda i,j: (j+1)*phases[i]+1,
                   (phases.size, 3), dtype=float)

但这给了我一个错误：

IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type

如何在numpy.fromfunction内访问i的第phases个元素？
或者这是错误的做法？

最佳答案

不象预期的那样工作，它的文档也有误导性。
函数不是为每个单元格调用的，而是对所有索引调用一次。

def fromfunction(function, shape, **kwargs):
    dtype = kwargs.pop('dtype', float)
    args = indices(shape, dtype=dtype)
    return function(*args,**kwargs)

所以现在，要得到结果，可以执行以下操作：

In [57]: vf = numpy.vectorize(f)

In [58]: vf(numpy.outer(phases, numpy.arange(1,4)))
Out[58]:
array([[ 1.87176928,  2.74353857,  3.61530785],
       [ 1.23090955,  1.4618191 ,  1.69272866],
       [ 1.29294723,  1.58589445,  1.87884168],
       [ 1.05863891,  1.11727783,  1.17591674],
       [ 1.28370397,  1.56740794,  1.85111191],
       [ 1.87210286,  2.74420573,  3.61630859],
       [ 1.08652975,  1.1730595 ,  1.25958925],
       [ 1.33835545,  1.6767109 ,  2.01506634],
       [ 1.74479635,  2.48959269,  3.23438904],
       [ 1.76381301,  2.52762602,  3.29143903]])

numpy.fromfunction将执行两个向量的外积，这正是除了函数之外您想要的。
函数必须能够处理数组。对于非平凡的操作，必须对函数进行矢量化，以便逐单元格应用该函数。在你的例子中，你不必在意。