كيفية تعيين دالة إلى مصفوفة numpy (مع أمثلة)

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لتعيين دالة إلى مصفوفة NumPy:

 #define function
my_function = lambda x: x*5

#map function to every element in NumPy array
my_function(my_array)

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال 1: تعيين دالة إلى مصفوفة NumPy أحادية البعد

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية تعيين دالة إلى مصفوفة NumPy التي تضرب كل قيمة في 2 ثم تضيف 5:

 import numpy as np

#create NumPy array
data = np. array ([1, 3, 4, 4, 7, 8, 13, 15])

#define function
my_function = lambda x: x*2+5

#apply function to NumPy array
my_function(data)

array([ 7, 11, 13, 13, 19, 21, 31, 35])

فيما يلي كيفية حساب كل قيمة في الجدول الجديد:

• القيمة الأولى: 1*2+5 = 7
• القيمة الثانية: 3*2+5 = 11
• القيمة الثالثة: 4*2+5 = 13

وما إلى ذلك وهلم جرا.

المثال 2: تعيين الدالة إلى مصفوفة NumPy متعددة الأبعاد

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية تعيين دالة إلى مصفوفة NumPy متعددة الأبعاد التي تضرب كل قيمة بـ 2 ثم تضيف 5:

 import numpy as np

#create NumPy array
data = np. array ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

#view NumPy array
print (data)

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

#define function
my_function = lambda x: x*2+5

#apply function to NumPy array
my_function(data)

array([[ 7, 9, 11, 13],
       [15, 17, 19, 21]])

لاحظ أن بناء الجملة هذا يعمل بشكل جيد مع المصفوفة متعددة الأبعاد كما هو الحال مع المصفوفة أحادية البعد.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ عمليات شائعة أخرى في NumPy:

كيفية إضافة عمود إلى مجموعة NumPy
كيفية تحويل مجموعة NumPy إلى قائمة في بايثون
كيفية تصدير مجموعة NumPy إلى ملف CSV