la type de retour d'une fonction constante dépend d'un détail purement syntaxique

Bonjour,

Il se passe quelque chose d'étrange quand j'applique une fonction constante à un Numpy array. Voyez plutôt:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

import numpy as np   def zero(x): """une fonction qui renvoie toujours 0.""" return 0   def encoreZero(x): """la fonction d'avant + un tour de passe-passe apparamment inutile.""" return x - x   myArray = np.linspace(0, 3, 3) # un Array [0, 0, 0] print(zero(myArray)) # affiche 0 à l'écran. print(encoreZero(myArray)) # affiche [0, 0, 0] à l'écran.

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Du coup quand je veux faire un tracé de la fonction zero ça me renvoie l'erreur:
ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (100,) and (1,)
alors qu'avec x-x au lieu de 0 tout va bien. (Vous comprenez ce que je veux dire? Je peux ajouter un le bout de code donnant cette erreur-là s'il le faut.)

Bref, j'aimerais qu'une fonction qui reçoit en paramètre un Numpy Array soit appliquée à chacun des éléments du Array, quelle que soit la valeur de retour et la syntaxe utilisée pour la définir la fonction. Vous pouvez me donner votre conseil à ce sujet? Merci d'avance.

Bonjour,

C'est normal.

Soit my_array un tableau numpy à une dimension et f une fonction.
Pour retourner un tableau numpy à une dimension des résultats de f sur chaque élément du tableau de départ, on peut faire : np.asarray([f(x) for x in my_array]).
Il peut exister des cas où f(my_array) retourne le même résultat, mais ce n'est pas vrai pour toutes les fonctions f. Il faut comprendre comment ça marche sous le capot.

Exemple :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

import numpy as np   my_array = np.array([4, 5])   def f(x): print(f"x: {x}") ten_x = 10*x print(f"ten_x: {ten_x}") f_result = ten_x + 2 print(f"f_result: {f_result}") return f_result   print("f(my_array):") result = f(my_array) print(result) print() print("np.asarray([f(x) for x in my_array]):") result = np.asarray([f(x) for x in my_array]) print(result)

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Résultat :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

f(my_array): x: [4 5] ten_x: [40 50] f_result: [42 52] [42 52]   np.asarray([f(x) for x in my_array]): x: 4 ten_x: 40 f_result: 42 x: 5 ten_x: 50 f_result: 52 [42 52]

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Dans le résultat, tu peux constater que les deux opérations retournent le même tableau, mais avec une logique d'exécution différente.

Merci pour la réponse. Je sais quoi faire maintenant.

Citation:

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Il peut exister des cas où f(my_array) retourne le même résultat, mais ce n'est pas vrai pour toutes les fonctions f. Il faut comprendre comment ça marche sous le capot.

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Justement, je ne comprends pas. J'ai encore cherché un peu avec Google, et j'ai pu trouver plein de sources suggérant des façons d'appliquer une fonction par élément. Seulement je n'ai pas trouvé d'avertissement ou d'éclaircissement quand aux expressions du style fonctionSimple(tableau). Mais bon tant pis, maintenant j'ai quelque chose qui marche bien.

Encore une fois merci, et bonne fin d'année.

Salut,

Citation:

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Envoyé par Bram van Dam

Bref, j'aimerais qu'une fonction qui reçoit en paramètre un Numpy Array soit appliquée à chacun des éléments du Array, quelle que soit la valeur de retour et la syntaxe utilisée pour la définir la fonction. Vous pouvez me donner votre conseil à ce sujet? Merci d'avance.

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Une fonction reste une fonction: elle sait traiter les arguments qu'on lui passe pourvu qu'ils soient du type attendu et retournera un objet d'un type prédéterminé, histoire que l'appelant de la fonction sache quoi faire du résultat.

note: le programmeur écrit la fonction qui... et si elle ne le fait pas, c'est pas un problème de syntaxe!

Pour ce qui est d'appliquer une fonction aux différents items d'un tableau numpy, vous avez différentes méthodes et cet article de SOW en fait le tour.

- W

Citation:

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Envoyé par Bram van Dam

Justement, je ne comprends pas.

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Quand j'écris f(my_array) avec my_array un tableau numpy à une dimension, f n'est pas appelée autant de fois qu'il y a d'éléments. Elle n'est appelée qu'une seule fois, avec en argument my_array.
Le code :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

def f(x): print(f"x: {x}") ten_x = 10*x print(f"ten_x: {ten_x}") f_result = ten_x + 2 print(f"f_result: {f_result}") return f_result   result = f(my_array)

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équivaut à :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

x = my_array print(f"x: {x}") ten_x = 10*x print(f"ten_x: {ten_x}") f_result = ten_x + 2 print(f"f_result: {f_result}") result = f_result

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mis à part que les variables définies dans la fonction (x, ten_x et f_result) ne sont visibles et accessibles qu'à l'intérieur de la fonction.

Cependant, dans le code ci-dessus, quand x est un tableau numpy, 10*x fait bien une multiplication par 10 élément par élément, car c'est comme ça que la multiplication a été définie pour un tableau numpy.
De même, quand ten_x est un tableau numpy, ten_x + 2 ajoute bien 2 élément par élément, car c'est comme ça que l'addition a été définie pour un tableau numpy.
C'est pour ça que, dans ce cas particulier, f(my_array) retourne la même chose que np.asarray([f(x) for x in my_array]). Tu peux voir ça dans ce qu'affiche mes appels à print.

Quand tu écris :

Code:

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1 2 3 4

def zero(x): """une fonction qui renvoie toujours 0.""" return 0

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ta fonction retourne 0 quel que soit ce que tu lui passes en argument, même un tableau numpy.

Par contre, quand tu écris :

Code:

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1 2 3 4

def encoreZero(x): """la fonction d'avant + un tour de passe-passe apparemment inutile.""" return x - x

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si x est un tableau numpy, alors x - x fait une soustraction élément par élément, car c'est comme ça que la soustraction a été définie pour un tableau numpy. Ce n'est pas la fonction encoreZero qui est appelée élément par élément, mais la soustraction qu'elle contient.