Dotaz: Python - jak vektorizovat metodu ve třídě?

[Olaf]

Zdarec, z nadpisu dotazu je to zřejmé: mám jistou třídu, třída má funkci, tedy teď už metodu, která musí pracovat s vektory. Na převod své metody (funkce) používám z Numpy tradiční np.vectorize(fce), kde fce je ona metoda. Ve třídě to ale nejde dobře: když dám fce = classmethod(np.vectorize(fce)), tak Python pak řve, že třída neobsahuje použité atributy (přitom tam jsou). Pokud takto metodu nezvektorizuju, tak to jede OK a atributy jsou přístupné. Jinými slovy, vektorizovat metodu přes numpy vectorize nejde? Jestli ne, tak to prostě proženu samostatným cyklem, no.

Odpovědi

[chrono]

Nefunguje to ani ako dekorátor?

a teda niečo ako:

@np.vectorize
def fce(self, ...):
    pass

[Olaf]

E-e, tohle vůbec nevezme. Hází chybu hned.

[petr b]

Proč classmethod? numpy.vectorize nejde na normálních metodách, ale bude fungovat na staticmethod.

import numpy as np

class VC(object):
    @staticmethod
    @np.vectorize
    def myfunc(a, b):
        "Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
        if a > b:
            return a - b
        else:
            return a + b


print VC.myfunc([1, 2, 3, 4], 2)

o = VC()
print o.myfunc([1, 2, 3, 4], 2)

Ale pak proč to mít ve třídě?

[Olaf]

Na ja, aber... Ta metoda musí fungovat s atributy z třídy. Prostě jsem to a) prohnal loopem, b) nakonec hodil ven jako samostatnou funkci.

[Sten]

První parametr je self, ale Numpy se jej pokusí vektorizovat. Zkusil bych:

fce = np.vectorize(fce, excluded=['self'])

Navíc classmethod dělá trochu něco jiného, než chcete.

[Olaf]

Dík, já to zkoušel různě, nic nebylo úspěšně. Jak píšu výše, prostě jsem nakonec tu funkci hodil ven a instanci třídy použil jako parametr. Chtěl jsem to původně mít uspořádáno uvnitř, ale to je vlastně fuk (šlo by to, s vlastním loopem, ale pak by to bylo pomalejší, protože některé výpočty by se dělaly znova a znova). Ještě jednou díky za snahu.

[logik]

Jestli chceš efektivně vektorizovat, tak se koukni na cython a prange.

Pokud je vektorizace kvůli syntaktickýmu cukru, tak si tu vektorizovanou metodu napiš jako vnitřní funkci classmetody objektu, kterou v tý classmetodě jen nadefinuješ a zavoláš. Sice tam bude o jedno volání fce víc, ale to zpravidla nevadí (pokud ji teda nevoláš stotisíckrát v cyklu).

[logik]

Jinak nevím, k čemu přesně používáš to np.vectorize, ale mam zkušenosti, že rychlejší je to napsat čistě jako funkci rovnou příjmající i argumenty typu np.ndarray.

np.vectorize totiž tu tvojí "vektorizovanou" funkci zavolá pro každej prvek pole, zatímco pokud použiješ "vektorovou aritmetiku" - tzn. přímo operátory nad np.ndarray, tak je volána jen jednou a pro výpočet matematických operací se použijou vektorizovaný rutiny z matematickejch knihoven (ATLAS, OpenBlas apod.)