对勾函数（indicator function）被普遍应用于优化问题。Jupyter Notebook可以行使这些函数来优化代码的性能。下面就以矩阵求逆为例，展示Jupyter Notebook若何使用对勾函数优化代码。
我们先来看一下没有使用对勾函数的矩阵求逆方式：
import numpy as np# 随机天生矩阵AA = np.random.rand(3, 3)# 盘算A的逆矩阵A_inv = np.linalg.inv(A)使用对勾函数举行优化的代码如下：
import numpy as np# 随机天生矩阵AA = np.random.rand(3, 3)# 界说对勾函数def inv(A): return np.linalg.inv(A)def indicator(inv, A): if np.linalg.det(A) == 0: return np.zeros_like(A) else: return inv(A)# 盘算A的逆矩阵A_inv = indicator(inv, A)可以看到，使用对勾函数举行优化的代码相比没有使用对勾函数的代码，可以制止泛起行列式为0的情形，提高代码的性能效率。
以上就是关于若何使用对勾函数优化代码的内容先容，希望对人人有所辅助。
