2.2.2.1 他们是什么？

  • Ufunc在数组的所有元素上进行元素级操作。

例子：

np.add、np.subtract、scipy.special.*, …

  • 自动话支持：广播、投射…
  • ufunc的作者只提供了元素级操作，Numpy负责剩下的。
  • 元素级操作需要在C中实现（或者比如Cython）

2.2.2.1.1 Ufunc的部分

  • 由用户提供

In [ ]:

  1. void ufunc_loop(void **args, int *dimensions, int *steps, void *data)
  2. {
  3.     /*
  4.      * int8 output = elementwise_function(int8 input_1, int8 input_2)
  5.      *
  6.      * This function must compute the ufunc for many values at once,
  7.      * in the way shown below.
  8.      */
  9.     char *input_1 = (char*)args[0];
  10.     char *input_2 = (char*)args[1];
  11.     char *output = (char*)args[2];
  12.     int i;
  14.     for (i = 0; i < dimensions[0]; ++i) {
  15.         *output = elementwise_function(*input_1, *input_2);
  16.         input_1 += steps[0];
  17.         input_2 += steps[1];
  18.         output += steps[2];
  19.     }
  20. }
  • Numpy部分，由下面的代码创建

In [ ]:

  1. char types[3]
  3. types[0] = NPY_BYTE   /* type of first input arg */
  4. types[1] = NPY_BYTE   /* type of second input arg */
  5. types[2] = NPY_BYTE   /* type of third input arg */
  7. PyObject *python_ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(
  8.     ufunc_loop,
  9.     NULL,
  10.     types,
  11.     1, /* ntypes */
  12.     2, /* num_inputs */
  13.     1, /* num_outputs */
  14.     identity_element,
  15.     name,
  16.     docstring,
  17.     unused)
  1. - ufunc也可以支持多种不同输入输出类型组合。

2.2.2.1.2 简化一下

ufunc_loop是非常通用的模式，Numpy提供了预制

PyUfunc_f_ffloat elementwise_func(float input_1)
PyUfunc_ff_ffloat elementwise_func(float input_1, float input_2)
PyUfunc_d_ddouble elementwise_func(double input_1)
PyUfunc_dd_ddouble elementwise_func(double input_1, double input_2)
PyUfunc_D_Delementwise_func(npy_cdouble *input, npy_cdouble* output)
PyUfunc_DD_Delementwise_func(npy_cdouble *in1, npy_cdouble *in2, npy_cdouble* out)
  1. - 只有需要提供`elementwise_func`
  2. - ... 除非当你的元素级函数不是上面的形式中的任何一种