Python如何定义分段函数-Python教程

Python若何界说分段函数呢？上面是一个分段函数：

一开端写了个简略版本log_norm0，只能逐元素一个一个患上进行。不必想，对元素个数多的向量，一定慢成乌龟。

起初想到应用一个批示函数，来区别分段的两种状况，就失去log_norm1。不外这类状况比拟非凡，没有是每一次都能胜利结构的。

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最初，查到numpy中有函数piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)，它是专门用来结构分段函数，x是输出，condlist示意分段的前提，funclist就示意对应分段的解决函数。这就失去了log_norm2。

# elementwise
def log_norm0(x):
    if x >= 0:
        return np.log(x + 1)
    else:
        return - np.log(- x + 1)
# indicator
def log_norm1(x):
    # ind = np.where(x > 0, 1, 0)
    ind = (x > 0)
    return np.log(x * ind + 1) - np.log(- x * (1.0 - ind) + 1)
# numpy.piecewise()
def log_norm2(x):
    return np.piecewise(x, [x >= 0, x < 0], [lambda x: np.log(1 + x), lambda x: - np.log(1 - x)])

最初，察看一个各个函数的运转工夫。

tic = time.time()
for i in range(x.size):
    y[i] = log_norm0(x[i])
toc = time.time()
print('log0: ', toc - tic)
tic = time.time()
y = log_norm1(x)
toc = time.time()
print('log1: ', toc - tic)
tic = time.time()
z = log_norm2(x)
toc = time.time()
print('log2: ', toc - tic)

察看后果，仍是应用批示函数的办法最快，不外跟piecewise差异没有年夜。

log0:  33.59282732009888
log1:  0.4863457679748535
log2:  0.5942573547363281

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