So ordnen sie eine funktion einem numpy-array zu (mit beispielen)

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Funktion einem NumPy-Array zuzuordnen:

 #define function
my_function = lambda x: x*5

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

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden können.

Beispiel 1: Zuordnungsfunktion zu einem eindimensionalen NumPy-Array

Der folgende Code zeigt, wie man eine Funktion einem NumPy-Array zuordnet, das jeden Wert mit 2 multipliziert und dann 5 hinzufügt:

 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])

So wurde jeder Wert in der neuen Tabelle berechnet:

• Erster Wert: 1*2+5 = 7
• Zweiter Wert: 3*2+5 = 11
• Dritter Wert: 4*2+5 = 13

Und so weiter.

Beispiel 2: Zuordnungsfunktion zu einem mehrdimensionalen NumPy-Array

Der folgende Code zeigt, wie man eine Funktion einem mehrdimensionalen NumPy-Array zuordnet, das jeden Wert mit 2 multipliziert und dann 5 hinzufügt:

 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]])

Beachten Sie, dass diese Syntax mit einem mehrdimensionalen Array genauso gut funktioniert wie mit einem eindimensionalen Array.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in NumPy ausführen:

So fügen Sie eine Spalte zu einem NumPy-Array hinzu
So konvertieren Sie ein NumPy-Array in eine Liste in Python
So exportieren Sie ein NumPy-Array in eine CSV-Datei