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最后，查到numpy中有函数piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)，它是专门用来构造分段函数，x是输入，condlist表示分段的条件，funclist就表示对应分段的处理函数。这就得到了log_norm2。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | # elementwise
def log_norm0(x):
if x >= 0:
return np.log(x + 1)
else:
return - np.log(- x + 1)
# indicator
def log_norm1(x):
# ind = np.where(x > 0, 1, 0)
ind = (x > 0)
return np.log(x * ind + 1) - np.log(- x * (1.0 - ind) + 1)
# numpy.piecewise()
def log_norm2(x):
return np.piecewise(x, [x >= 0, x < 0], [lambda x: np.log(1 + x), lambda x: - np.log(1 - x)])
|
最后，观察一个各个函数的运行时间。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | tic = time.time()
for i in range(x.size):
y[i] = log_norm0(x[i])
toc = time.time()
print('log0: ', toc - tic)
tic = time.time()
y = log_norm1(x)
toc = time.time()
print('log1: ', toc - tic)
tic = time.time()
z = log_norm2(x)
toc = time.time()
print('log2: ', toc - tic)
|
观察结果，还是使用指示函数的方法最快，不过跟piecewise差别不大。
1 2 3 | log0: 33.59282732009888
log1: 0.4863457679748535
log2: 0.5942573547363281
|
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