python-3.x - 就地执行 numpy exp 函数

Question

如标题所示，我需要numpy.exp在一个非常大的 ndarray 上执行，比如说ar，并将结果存储在ar自身中。可以就地执行此操作吗？

Answer 1

您可以使用的可选out参数exp：

a = np.array([3.4, 5])
res = np.exp(a, a)
print(res is a)
print(a)

输出：

True
[  29.96410005  148.4131591 ]

exp(x[, 出])

计算输入数组中所有元素的指数。

退货

out : ndarray 输出数组，元素的指数x。

这里的所有元素都a将替换为 的结果exp。返回值res与 相同a。没有创建新数组

Answer 2

Mike Mueller 的回答很好，但请注意，如果您的数组是,等类型int32，它将抛出. 因此，执行此操作的一种安全方法是将数组类型转换为等，然后再执行类似操作，intint64TypeErrorfloat64float32exp

In [12]: b
Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

In [13]: np.exp(b, b)
--------------------------------------------------------------------------
TypeError: ufunc 'exp' output (typecode 'd') could not be coerced to provided 
output parameter (typecode 'i') according to the casting rule ''same_kind''

类型铸造和经验：

# in-place typecasting
In [14]: b = b.astype(np.float64, copy=False)
In [15]: b
Out[15]: array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.], dtype=float64)

# modifies b in-place
In [16]: np.exp(b, b)
Out[16]: array([   2.718,    7.389,   20.086,   54.598,  148.413], dtype=float64)