jax.numpy.piecewise

jax.numpy.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)

在域上分段计算一个函数。

numpy.piecewise() 的 JAX 实现，使用 jax.lax.switch() 实现。

注意

与 numpy.piecewise() 不同，jax.numpy.piecewise() 要求 funclist 中的函数可以被 JAX 追踪，因为它通过 jax.lax.switch() 实现。

参数:

• x (ArrayLike) – 输入值的数组。

• condlist (Array | Sequence[ArrayLike]) – 布尔数组或与 funclist 中的函数相对应的布尔数组序列。 如果是数组序列，则每个数组的长度必须与 x 的长度匹配

• funclist (list[ArrayLike | Callable[..., Array]]) – 数组或函数的列表； 必须与 condlist 的长度相同，或长度为 len(condlist) + 1，在这种情况下，最后一个条目是当没有条件为 True 时应用的默认值。或者，funclist 的条目可以是数值，在这种情况下，它们表示常量函数。

• args – 传递给 funclist 中每个函数的其他参数。

• kwargs – 传递给 funclist 中每个函数的其他参数。

返回:

一个数组，它是根据指定条件在 x 上计算函数的结果。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.lax.switch()：基于索引在 N 个函数之间选择。

• jax.lax.cond()：基于布尔条件在两个函数之间选择。

• jax.numpy.where()：基于布尔掩码在两个结果之间选择。

• jax.lax.select()：基于布尔掩码在两个结果之间选择。

• jax.lax.select_n()：基于布尔掩码在 N 个结果之间选择。

示例

以下是一个函数示例，该函数对于负值为零，对于正值为线性

>>> x = jnp.array([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4])

>>> condlist = [x < 0, x >= 0]
>>> funclist = [lambda x: 0 * x, lambda x: x]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)

funclist 也可以包含一个简单的标量值作为常量函数

>>> condlist = [x < 0, x >= 0]
>>> funclist = [0, lambda x: x]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)

可以通过向 funclist 追加额外的条件来指定默认值

>>> condlist = [x < -1, x > 1]
>>> funclist = [lambda x: 1 + x, lambda x: x - 1, 0]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([-3, -2,  -1,  0,  0,  0,  1,  2, 3], dtype=int32)

condlist 也可以是一个简单的标量条件数组，在这种情况下，关联的函数应用于整个范围

>>> condlist = jnp.array([False, True, False])
>>> funclist = [lambda x: x * 0, lambda x: x * 10, lambda x: x * 100]
>>> jnp.piecewise(x, condlist, funclist)
Array([-40, -30, -20, -10,   0,  10,  20,  30,  40], dtype=int32)