Как реализовать Softmax для Polars LazyFrame с помощью выражений? ⇐ Python

[Anonymous]

Я относительно новичок в использовании поляров, и кажется, что они очень многословны по сравнению с пандами для того, что я бы назвал даже относительно простыми манипуляциями.
Для примера: самый короткий способ, которым я мог бы выяснить выполнение softmax над ленивым кадром данных, заключается в следующем:

Код: Выделить всё

import polars as pl

df = pl.LazyFrame({'a': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'b':[5,5,5,5,5,5,5,5,5,5], 'c': [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]})
cols = ['a','b','c']

df = df.with_columns([ pl.col(c).exp().alias(c) for c in cols]) # Exp all columns
df = df.with_columns(pl.sum_horizontal(cols).alias('sum')) # Get row sum of exps
df = df.with_columns([ (pl.col(c)/pl.col('sum')).alias(c) for c in cols ]).drop('sum')

df.collect()

Код: Выделить всё

shape: (10, 3)
┌──────────┬──────────┬──────────┐
│ a        ┆ b        ┆ c        │
│ ---      ┆ ---      ┆ ---      │
│ f64      ┆ f64      ┆ f64      │
╞══════════╪══════════╪══════════╡
│ 0.000123 ┆ 0.006692 ┆ 0.993185 │
│ 0.000895 ┆ 0.01797  ┆ 0.981135 │
│ 0.006377 ┆ 0.047123 ┆ 0.946499 │
│ 0.04201  ┆ 0.114195 ┆ 0.843795 │
│ 0.211942 ┆ 0.211942 ┆ 0.576117 │
│ 0.576117 ┆ 0.211942 ┆ 0.211942 │
│ 0.843795 ┆ 0.114195 ┆ 0.04201  │
│ 0.946499 ┆ 0.047123 ┆ 0.006377 │
│ 0.981135 ┆ 0.01797  ┆ 0.000895 │
│ 0.993185 ┆ 0.006692 ┆ 0.000123 │
└──────────┴──────────┴──────────┘

Я что-то упустил и есть ли более короткий и понятный способ добиться этого?


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... xpressions