如何对numpy矩阵中的每个元素执行操作？

说我有一个函数foo（），它接受一个浮点数并返回一个浮点数。将此函数应用于numpy矩阵或数组中的每个元素的最快/最蟒蛇方法是什么？如何对numpy矩阵中的每个元素执行操作？

我本质上需要的是这个代码的版本，不使用循环：

import numpy as np 

big_matrix = np.matrix(np.ones((1000, 1000))) 

for i in xrange(np.shape(big_matrix)[0]): 

    for j in xrange(np.shape(big_matrix)[1]): 

     big_matrix[i, j] = foo(big_matrix[i, j])

我试图找到numpy的文档中的东西，让我做到这一点，但我的天堂”什么都没发现。

编辑：正如我在评论中所提到的，特别是我需要使用的功能是双曲线函数，f(z) = 1/(1 + exp(-z))。

来源

2016-07-26 Adrian Padin

同意矢量化是答案。您将需要重新考虑foo（）所做的功能，目前它适用于单个元素。矢量化意味着一次对整个行/列进行操作，从而消除循环。 –

'np.vectorize'绝对是一般情况下最“pythonic”的。然而，对于某些函数'foo'，通过完全不使用函数并依赖'numpy'向量操作，你可能会做得更好（因为'np.vectorize'实际上没有做任何事情来使得计算更高性能）。 – mgilson

我专门希望使用S形函数，即'F（z）的= 1 /（1 + EXP（-z））' –

如果foo确实是一个黑盒子，需要一个标量，并返回一个标量，那么你必须使用某种形式的迭代。人们经常尝试np.vectorize，并认识到，正如文件所述，它不会加快速度。作为广播多个输入的方式，它是最有价值的。它使用np.frompyfunc，它稍微快一点，但有一个不太方便的界面。

正确numpy的办法是改变你的功能，所以它与阵列工作。这应该不难与您的意见功能

f(z) = 1/(1 + exp(-z))

有一个np.exp函数。其余的都是简单的数学。

来源

2016-07-26 22:13:56 hpaulj

接受，因为它回答我的实际问题。我改变了我的问题来反映这一点。 –

如何对numpy矩阵中的每个元素执行操作？

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