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  • np.vectorize()和crosstab()和pivotTab()函数解释

    numpy.vectorize(pyfunc, otypes=None, doc=None, excluded=None, cache=False, signature=None)
    
    Parameters:	
    pyfunc :python函数或方法
    otypes : 输出数据类型。必须将其指定为一个typecode字符串或一个数据类型说明符列表。每个输出应该有一个数据类型说明符。
    doc : 函数的docstring。如果为None,则docstring将是 pyfunc.__doc__。
    excluded : 表示函数不会向量化的位置或关键字参数的字符串或整数集。这些将直接传递给未经修改的pyfunc
    cache :如果为True,则缓存第一个函数调用,该函数调用确定未提供otype的输出数。
    signature : 广义通用函数签名,例如,(m,n),(n)->(m)用于矢量化矩阵 - 向量乘法。如果提供的话,pyfunc将调用(并期望返回)具有由相应核心维度的大小给出的形状的数组。默认情况下,pyfunc假定将标量作为输入和输出。
    Returns:	
    vectorized :向量化的数组
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shadow1/p/11095222.html
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