Посмотрите на ошибку:
In [171]: np.fromfunction(f, ds.shape)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-171-1a3ed1ade41a> in <module>
----> 1 np.fromfunction(f, ds.shape)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/numeric.py in fromfunction(function, shape, **kwargs)
2026 dtype = kwargs.pop('dtype', float)
2027 args = indices(shape, dtype=dtype)
-> 2028 return function(*args, **kwargs)
2029
2030
TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given
fromfunction - маленькая функция Python; нет скомпилированной магии.
На основе заданной вами формы он генерирует indices.
In [172]: np.indices(ds.shape)
Out[172]:
array([[[0, 0, 0],
[1, 1, 1],
[2, 2, 2]],
[[0, 1, 2],
[0, 1, 2],
[0, 1, 2]]])
Это массив (2,3,3). 2 из формы 2 элемента, и (3,3) из самой формы. Это похоже на то, что производят np.meshgrid и np.mgrid. Просто индексация массивов.
Затем он передает этот массив в вашу функцию с распаковкой *args.
function(*args, **kwargs)
In [174]: f(Out[172][0], Out[172][1])
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-174-40469f1ab449> in <module>
----> 1 f(Out[172][0], Out[172][1])
TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given
Это все, что он делает - генерирует сетку n-d и передает ее в качестве n аргументов вашей функции.
===
Обратите внимание, что вы передали ds.shape в fromfunction, но не ds. Вы могли бы так же хорошо написать np.fromfunction(f,(3,3)).
Что вы хотите, чтобы ваш lambda делал с ds? Очевидно, что fromfunction не делает это для вас.
===
С этим f единственное, что может сделать fromfunction, это дать ему arange:
In [176]: np.fromfunction(f, (10,))
Out[176]: 45.0
In [177]: f(np.arange(10))
Out[177]: 45.0
===
В связанном SO лямбда принимает 2 аргумента, lambda x,y:
np.fromfunction(lambda x,y: np.abs(target[0]-x) + np.abs(target[1]-y), ds.shape)
В этом SO, как вопросе, так и ответе, массив ds является просто источником формы, Target - (0,1), самый большой элемент ds.
Фактически, fromfunction в связанном ответе просто делает:
In [180]: f1 = lambda x,y: np.abs(0-x) + np.abs(1-y)
In [181]: f1(Out[172][0], Out[172][1])
Out[181]:
array([[1, 0, 1],
[2, 1, 2],
[3, 2, 3]])
In [182]: np.abs(0-Out[172][0]) + np.abs(1-Out[172][1])
Out[182]:
array([[1, 0, 1],
[2, 1, 2],
[3, 2, 3]])
In [183]: np.abs(np.array([0,1])[:,None,None]-Out[172]).sum(axis=0)
Out[183]:
array([[1, 0, 1],
[2, 1, 2],
[3, 2, 3]])
In [184]: np.abs(0-np.arange(3))[:,None] + np.abs(1-np.arange(3))
Out[184]:
array([[1, 0, 1],
[2, 1, 2],
[3, 2, 3]])