Wie kann ich eine numpige Funktion erstellen, die ein numpy Array, einen iterablen oder einen Skalar akzeptiert?

Die Antwort von Pierre GM ist großartig, solange Ihre Funktion ausschließlich ufuncs (oder etwas Ähnliches) verwendet, um die Eingabewerte implizit zu durchlaufen. Wenn Ihre Funktion über die Eingaben iterieren muss, tut np.asarray nicht genug, weil Sie nicht über einen NumPy-Skalar iterieren können:

Wenn Ihre Funktion über die Eingabe iterieren muss, funktioniert etwa Folgendes: np.atleast_1d und np.squeeze (siehe Array Manipulationsroutinen - NumPy Manual ). Ich habe ein Argument aaout ("Always Array OUT") eingefügt, damit Sie angeben können, ob skalare Eingänge für die Ausgabe von Einzelelement-Arrays verwendet werden sollen. Es könnte fallen gelassen werden, wenn es nicht benötigt wird:

Natürlich sollten Sie zur Potenzierung nicht explizit wie hier iterieren, aber eine komplexere Operation kann nicht mit NumPy ufuncs ausgedrückt werden. Wenn Sie not nicht iterieren müssen, aber eine ähnliche Kontrolle darüber haben möchten, ob Skalareingaben Einzelelement-Array-Ausgaben erzeugen, könnte die Mitte der Funktion einfacher sein, aber die Rückkehr muss mit np.atleast_1d umgehen:

Ich vermute, dass in den meisten Fällen das Flag aaout nicht notwendig ist und dass Sie immer skalare Ausgaben mit skalaren Eingaben wünschen. In solchen Fällen sollte die Rückgabe nur lauten:

Das ist eine alte Frage, aber hier sind meine zwei Cent.

Obwohl die Antwort von Pierre GM großartig funktioniert, hat sie den - vielleicht unerwünschten - Nebeneffekt der Umwandlung von Skalaren in Arrays. Wenn Sie das wollen / brauchen, hören Sie auf zu lesen; ansonsten, mach weiter. Während dies in Ordnung sein könnte (und ist wahrscheinlich gut für lists und andere iterables , um eine np.array zurückzugeben), könnte argumentiert werden, dass es für Skalare einen Skalar zurückgeben sollte. Wenn das das gewünschte Verhalten ist, warum nicht folgen Sie Pythons EAFP Philosophie. Dies ist, was ich normalerweise tue (ich habe das Beispiel geändert, um zu zeigen, was passieren könnte, wenn np.asarray einen "Skalar" zurückgibt):

Mir ist klar, dass es viel ausführlicher ist als die Antwort von Pierre GM, aber wie gesagt, diese Lösung wird einen Skalar zurückgeben, wenn ein Skalar übergeben wird oder ein np.array ein Array ist oder iterierbar ist.