numpy广播和条件

Question

我敢肯定这个问题已经在某个地方问了，但是我没有正确的关键字来找到解决方案...

我的问题是改善以下代码：

I = np.array([True,False])
x = np.array([1,2])
result = f(x) * (1 - I) + g(x) * I

事实上，I用作条件：如果我为True，则做第一件事，否则做第二件事。假定f和g是（2，）->（2，）函数。

有没有一种我可以这样编写的方式，使得仅在需要时才计算两个函数f和g，而不是到处都没有？在这里，我有2个值，但是在应用程序中，我有数百个，而功能太昂贵了。

Answer 1

np.piecewise可能是您想要的。例如：

I = np.array([True,False])
x = np.array([1,2])
f,g = np.square,np.negative
np.piecewise(x, I, [g,f])
# array([-1,  4])