python之矢量化是不确定的

我正在尝试对 numpy 中的一个简单函数进行矢量化处理，但出现了不一致的行为。我希望我的代码为 < 0.5 的值返回 0，否则返回不变的值。奇怪的是，从命令行运行不同的脚本会产生不同的结果:有时它工作正常，有时我得到全 0。当 d <= T 时，我使用三行中的哪一行并不重要。它似乎与要返回的第一个值是否为 0 相关。有什么想法吗？谢谢。

import numpy as np 
 
def my_func(d, T=0.5): 
    if d > T:   return d 
    #if d <= T:  return 0 
    else:  return 0 
    #return 0 
 
N = 4 
A = np.random.uniform(size=N**2) 
A.shape = (N,N) 
print A 
f = np.vectorize(my_func) 
print f(A) 
 
$ python x.py 
[[ 0.86913815  0.96833127  0.54539153  0.46184594] 
 [ 0.46550903  0.24645558  0.26988519  0.0959257 ] 
 [ 0.73356391  0.69363161  0.57222389  0.98214089] 
 [ 0.15789303  0.06803493  0.01601389  0.04735725]] 
[[ 0.86913815  0.96833127  0.54539153  0.        ] 
 [ 0.          0.          0.          0.        ] 
 [ 0.73356391  0.69363161  0.57222389  0.98214089] 
 [ 0.          0.          0.          0.        ]] 
$ python x.py 
[[ 0.37127366  0.77935622  0.74392301  0.92626644] 
 [ 0.61639086  0.32584431  0.12345342  0.17392298] 
 [ 0.03679475  0.00536863  0.60936931  0.12761859] 
 [ 0.49091897  0.21261635  0.37063752  0.23578082]] 
[[0 0 0 0] 
 [0 0 0 0] 
 [0 0 0 0] 
 [0 0 0 0]] 

请您参考如下方法:

如果这确实是您要解决的问题，那么还有更好的解决方案:

A[A<=0.5] = 0.0 

但是，您的代码存在的问题是，如果条件通过，您返回的是 integer 0，而不是 float 0.0。来自文档:

The data type of the output of vectorized is determined by calling the function with the first element of the input. This can be avoided by specifying the otypes argument.

所以当第一个条目是 <0.5 ，它会尝试创建一个整数数组，而不是 float 组。 你应该改变 return 0到

return 0.0 

或者，如果您不想触摸 my_func , 你可以使用

f = np.vectorize(my_func, otypes=[np.float])