以上のXパラメータ

Question

と機能からnumpy.fromfunctionを用いたX-DIM配列を作成Iは、5D関数から2D（x、y）のアレイを作成するようないくつかのカーネルKMIDを言う：

import numpy as np 
def KMID(x,y,mumid,delta,cmid): 
    rsq=(x-float(len(x))/2.+0.5)**2+(y-float(len(y))/2.+0.5)**2 
    return cmid*np.exp(-mumid*np.sqrt(rsq))/(rsq+delta**2) 

このような何かによって

は：

shape=256,256 
midscatterkernel=np.fromfunction(KMID(:,:,0.1,0.2,0.3),shape) 

これは与える：

SyntaxError: invalid syntax

はつまり、私はちょうど最初の反復処理により、2次元配列を作りたいです2つの指標。 これを行う最もエレガントな方法は何ですか？

Answer 1

KMIDは配列ではないため、:でインデックス化することはできません。やる

midscatterkernel=np.fromfunction(lambda x, y: KMID(x,y,0.1,0.2,0.3), shape) 

Answer 2

KMIDが引数としてnumpyの配列を受け入れることができるので、このためのnp.fromfunctionを使用しないでください：

import numpy as np 

def KMID(x, y, mumid, delta, cmid): 
    rsq = (x-len(x)/2.+0.5)**2+(y-len(y)/2.+0.5)**2 
    return cmid*np.exp(-mumid*np.sqrt(rsq))/(rsq+delta**2) 

lenx, leny = 256, 256 
midscatterkernel = KMID(
    np.arange(lenx), 
    np.arange(leny)[:, np.newaxis], 
    0.1, 0.2, 0.3) 

（np.fromfunctionが遅いPythonのforループ構文糖であるあなたが同じことを行うことができます。あなたが必要性をした場合は、しかし、あなたの質問に答えるためにnumpyの配列操作で、numpyの配列操作を使用しています。それは速くなります。）

---

import functools 
def KMID(x, y, mumid, delta, cmid): 
    rsq = (x-len(x)/2.+0.5)**2+(y-len(y)/2.+0.5)**2 
    return cmid*np.exp(-mumid*np.sqrt(rsq))/(rsq+delta**2) 

shape = 256, 256 
midscatterkernel = np.fromfunction(functools.partial(KMID,mumid=0.1,delta=0.2,cmid=0.3),shape)