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numpy.piecewise（x，condlist，funclist，* args，** kw ）[源代码] ¶

评估分段定义的函数。

给定一组条件和相应的功能，请在条件为真的情况下在输入数据上评估每个功能。

参量

x ndarray或标量

输入域。

condlist 布尔阵列或布尔标量的列表

每个布尔数组对应于funclist中的一个函数。只要 condlist [i]为True，就将funclist [i]（x）用作输出值。

condlist中的每个布尔数组都选择一个x，因此应与x具有相同的形状。

的长度condlist必须对应的funclist。如果给出了一个附加函数，即if ，则该附加函数是默认值，在所有条件均为假的情况下使用。len(funclist) == len(condlist) + 1

可调用函数，f（x，* args，** kw）或标量的函子列表

每个功能之上评价X无论其对应的条件为真。它应该以1d数组作为输入，并给出1d数组或标量值作为输出。如果提供了标量而不是可调用的标量，则假定为常数函数（）。lambda x: scalar

args 元组，可选

给定的任何其他参数piecewise在执行时传递给函数，即，如果被调用，则每个函数都称为。piecewise(..., ..., 1, 'a')f(x, 1, 'a')

KW dict，可选

调用piecewise中使用的关键字参数在执行时传递给函数，即，如果被调用，则每个函数都称为。piecewise(..., ..., alpha=1)f(x, alpha=1)

退货

出ndarray: 输出的形状和类型与x相同，可以通过在funclist上的x的适当部分上调用函数来找到，这由condlist中的布尔数组定义。任何条件未涵盖的部分的默认值为0。

也可以看看

笔记

这类似于select或select，不同之处在于，对满足condlist中相应条件的x元素求值函数。

结果是：

      |--
      |funclist[0](x[condlist[0]])
out = |funclist[1](x[condlist[1]])
      |...
      |funclist[n2](x[condlist[n2]])
      |--

例子

定义sigma函数，对于，其值为-1，对于+1 。x < 0x >= 0

>>> x = np.linspace(-2.5, 2.5, 6)
>>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [-1, 1])
array([-1., -1., -1.,  1.,  1.,  1.])

定义的绝对值，这是-x对和的。x <0xx >= 0

>>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [lambda x: -x, lambda x: x])
array([2.5,  1.5,  0.5,  0.5,  1.5,  2.5])

将相同的函数应用于标量值。

>>> y = -2
>>> np.piecewise(y, [y < 0, y >= 0], [lambda x: -x, lambda x: x])
array(2)