如何按元素有效地评估整个 Python 函数列表？

Question

假设我有一个包含三个函数的列表：f_list = [f1,f2,f3]和一个值数组，其中每个函数都应该被评估values = numpy.array([1,2,3])这样我就得到了 f1(1)、f2(2) 和 f3(3)。一种方法当然是循环函数：for i in range(3):     print(f_list[i](values[i])有没有更有效的方法来做到这一点？类似于 numpy 数组操作的东西，我可以一次传递所有值以获取函数评估数组？据我所知，我不能将函数存储在 numpy 数组中，可以吗？就我而言，我有一个非常大的 scipy 插值 (interp1d) 函数（或调用对象）的 2D 列表，在两个轴上循环时需要很长时间来评估。

Answer 1

对于任意Python 函数，Python 级别的循环是不可避免的。一种方法是通过列表理解：

f_list = [f1,f2,f3]

values = np.array([1,2,3])

res = np.array([func(val) for func, val in zip(f_list, values)])

请记住，NumPy 不是将普通函数转换为向量化函数的高阶函数工具。Evennp.vectorize只不过是一个 Python 级别的循环。要矢量化您的计算，您需要依次考虑每个函数并编写一些逻辑（如果确实可以矢量化）。

Answer 2

如果它们按顺序排列，则此代码将起作用：

def a ( parameter ):

  print ( parameter )

def b ( parameter ):

  print ( parameter )

def c ( parameter ):

  print ( parameter )

f_list = [a, b, c]

v_list = [1, 2, 3]

for index, function in enumerate ( f_list ):

    function ( v_list [ index ] )