Python怎样定义分段函数呢？下面是一个分段函数：
一开始写了个简朴版本log_norm0，只能逐元素一个一个得举行。不必想，对元素个数多的向量，一定慢成乌龟。
厥后想到运用一个指导函数，来辨别分段的两种状况，就获得log_norm1。不过这类状况比较特别，不是每次都能胜利组织的。
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末了，查到numpy中有函数piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)，它是特地用来组织分段函数，x是输入，condlist示意分段的前提，funclist就示意对应分段的处置惩罚函数。这就获得了log_norm2。
# elementwise
def log_norm0(x):
if x >= 0:
return np.log(x + 1)
else:
return - np.log(- x + 1)
# indicator
def log_norm1(x):
# ind = np.where(x > 0, 1, 0)
ind = (x > 0)
return np.log(x * ind + 1) - np.log(- x * (1.0 - ind) + 1)
# numpy.piecewise()
def log_norm2(x):
return np.piecewise(x, [x >= 0, x < 0], [lambda x: np.log(1 + x), lambda x: - np.log(1 - x)])
末了，视察一个各个函数的运转时候。
tic = time.time()
for i in range(x.size):
y[i] = log_norm0(x[i])
toc = time.time()
print('log0: ', toc - tic)
tic = time.time()
y = log_norm1(x)
toc = time.time()
print('log1: ', toc - tic)
tic = time.time()
z = log_norm2(x)
toc = time.time()
print('log2: ', toc - tic)
视察效果，照样运用指导函数的要领最快，不过跟piecewise差异不大。
log0: 33.59282732009888 log1: 0.4863457679748535 log2: 0.5942573547363281
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