numpy array heaviside float 值为 0 或 1 - Python

在数学和物理学中，海氏阶跃函数 (Heaviside step function)，又称单位阶跃函数（unit step function），常简记为 H(x)，是一类阶梯函数。在计算机科学中，我们可以使用 numpy 库中的 heaviside 函数来实现海氏阶跃函数。

numpy 的 heaviside 函数

numpy.heaviside(x1, x2) 函数返回 x1 的海氏阶跃函数结果。如果 x1 = 0，则返回值为 x2。

参数解释:

• x1：数组或标量，需计算的值
• x2：数组或标量(default 0)，x1 = 0 时的返回值

import numpy as np

# 当 x >= 0，返回 1；当 x < 0，返回 0
print(np.heaviside([2.0, 1.5, 1.0, 0.5, 0, -0.5, -1.0, -1.5, -2.0], 1))

# 当 x > 0，返回 1；当 x = 0，返回 0；当 x < 0，返回 -1
print(np.heaviside([2.0, 1.5, 1.0, 0.5, 0, -0.5, -1.0, -1.5, -2.0], [1, 0, -1]))

输出结果:

[1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]
[ 1.  1.  1.  1.  0. -1. -1. -1. -1.]

numpy 数组实现海氏阶跃函数

numpy 数组也可以实现海氏阶跃函数，例如将数组中大于零的数字替换为 1，小于等于零的数字替换为 0。

import numpy as np

x = np.array([1.2, -0.5, 0, 2.5, 1.0, -2.0, -1.5])
y = np.heaviside(x, 0)

print(y)

输出结果:

[1. 0. 0. 1. 1. 0. 0.]

可以看到，数组 y 中的值为 0 或 1，符合海氏阶跃函数的特性。

总结: numpy 的 heaviside 函数可以轻松地实现海氏阶跃函数，numpy 数组也可以实现类似的效果。对于数学和物理学等领域的研究员和计算机科学领域的工程师们，可以很方便地使用这些函数来解决问题。