提高从函数创建多维数组的效率

Question

这将是一个相当基本的问题，但我有点被两件事卡住了

我有一些数据存储在2D数组中，我们把它叫做z。我有两个独立的2D数组，nxp和nyp，它们保存z中每个元素的映射信息nxp和nyp因此目前持有笛卡尔坐标，我想将其转换为极坐标。 Following this，我已经定义了{}将给定的（x，y）转换为（r，θ），如下所示：

import numpy as np
import math

def polar(x, y):
    '''
    Args:
        x (double): x-coordinate.
        y (double): y-coordinate.

    Returns:
        r, theta (in degrees).
    '''
    r = np.hypot(x, y)
    theta = math.degrees(math.atan2(y, x))
    return r, theta

但从这一点上看，我认为我所做的一切都是解决这个问题的一个非常糟糕的方法。理想情况下，我只想输入笛卡尔数组并返回极轴数组，但这似乎不适用于我定义的函数（这可能是因为我隐式地将输入类型定义为double，但我希望python能够在这里重载）

r, theta = polar(nxp, nyp)

回溯是：

.... in polar
theta = math.degrees(math.atan2(y,x))

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

因此，我现在正在实现将所有内容转换为1D列表，并迭代填充r和theta。例如

nxp_1D = nxp.ravel()
nyp_1D = nyp.ravel()

for counter, value in enumerate(nxp_1D):
    r, theta = polar(value, nyp_1D[counter])

这个精确的实现是错误的，因为它只为r和theta返回一个值，而不是填充一个值列表

更一般地说，尽管出于几个原因，我确实不喜欢这种方法。看来这是解决这个问题的一个非常严厉的办法。除此之外，我可能希望稍后进行一些contourf绘图，这需要将r和theta转换回其原始数组形状

有没有一种更简单、更有效的方法来创建2D数组r和theta？是否可以通过更改我的polar函数定义或使用列表理解来创建它们

谢谢你的回复

Answer 1

是的，好的，所以这是一个非常简单的解决方法。感谢@user202729和@Igor Raush。这很简单：

def polar(x, y)
    r = np.hypot(x, y)
    theta = np.arctan2(y, x)
    return r, theta

.....
r, theta = polar(nxp, nyp)

对不起，这个问题太愚蠢了，但谢谢你的回答