映射python2与python3

概述我是初学python用户,我在python2.7和python3.4.3上运行了以下代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy.stats as stats alpha = 1 n = 100 u = stats.uniform(0,1) F_inverse = la

我是初学python用户,我在python2.7和python3.4.3上运行了以下代码

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport scipy.stats as statsAlpha = 1n = 100u = stats.uniform(0,1)F_inverse = lambda u: 1/Alpha*np.log(1/(1-u))v = np.array(map(F_inverse,u.rvs(n)))print(v)fig,ax = plt.subplots(1,1)stats.probplot(v,(1,),dist='expon',plot=ax)plt.show()

在python2上我得到一个像这样的好数组：

array([  2.29133808e+00,1.63236151e+00,6.77776227e-01,3.33668250e-01,1.77830890e+00,3.06193068e-01,2.10677775e+00,1.30525788e-01,2.97056775e-01,...         1.31463775e+00,1.41840428e-03,8.60594737e-01,1.80644880e-01])

在python3上,我得到这个：

array(

如果我改变了这个：

v = np.array(map(F_inverse,u.rvs(n)))

至

v = List(map(F_inverse,u.rvs(n)))

它在两者上工作正常,但我想要使用数组.
有没有办法让这个与np.array一起使用？最佳答案将地图对象转换为列表,然后将其传递给numpy.array.

v = np.array(List(map(F_inverse,u.rvs(n))))

或者使用List comprehension而不是map来创建列表而不是map对象：

v = np.array([F_inverse(x) for x in u.rvs(n)])

但是,你不需要使用地图或列表理解是不需要的;直接调用F_inverse就足够了,因为F_inverse使用向量化 *** 作：

v = F_inverse(u.rvs(n))

总结

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