从函数创建矩阵

我想从函数创建一个矩阵，这样(3,3)如果行索引小于给定阈值 k，则矩阵 C 的值等于 1。

import numpy as np

k = 3
C = np.fromfunction(lambda i,j: 1 if i < k else 0, (3,3))

但是，这段代码会抛出错误

“具有多个元素的数组的真值是不明确的。 使用 a.any() 或 a.all()"，我不太明白为什么。

代码为fromfunction is:

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

你看它调用function只需一次 - 整个数组indices。它不是迭代的。

In [672]: idx = np.indices((3,3))                                                    
In [673]: idx                                                                        
Out[673]: 
array([[[0, 0, 0],
        [1, 1, 1],
        [2, 2, 2]],

       [[0, 1, 2],
        [0, 1, 2],
        [0, 1, 2]]])

您的 lambda 需要标量i,j值，而不是 3d 数组

 lambda i,j: 1 if i < k else 0

idx<3是一个 3d 布尔数组。当它用于if语境。

np.vectorize or np.frompyfunc如果您想将标量函数应用于一组数组，则更好：

In [677]: np.vectorize(lambda i,j: 1 if i < 2 else 0)(idx[0],idx[1])                 
Out[677]: 
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [0, 0, 0]])

然而，它并不比更直接的迭代方法更快，而且比在整个数组上运行的函数慢得多。

许多全阵列方法之一：

In [680]: np.where(np.arange(3)[:,None]<2, np.ones((3,3),int), np.zeros((3,3),int))  
Out[680]: 
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [0, 0, 0]])