<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per mappare una funzione su un array NumPy:<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come mappare una funzione su un array NumPy che moltiplica ciascun valore per 2 e quindi aggiunge 5:<\/span><\/p>\n Ecco come \u00e8 stato calcolato ciascun valore nella nuova tabella:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come mappare una funzione su un array NumPy multidimensionale che moltiplica ciascun valore per 2 e quindi aggiunge 5:<\/span><\/p>\n Si noti che questa sintassi funziona altrettanto bene con un array multidimensionale che con un array unidimensionale.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in NumPy:<\/span><\/p>\n Come aggiungere una colonna a un array NumPy<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per mappare una funzione su un array NumPy: #define function my_function = lambda x: x*5 #map function to every element in NumPy array my_function(my_array) Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica. Esempio 1: mappatura della funzione su un array NumPy unidimensionale Il codice seguente […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #define function\n<\/span>my_function = lambda<\/span> x: x*5\n\n#map function to every element in NumPy array\n<\/span>my_function(my_array)<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 1: mappatura della funzione su un array NumPy unidimensionale<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\ndata = np. array<\/span> ([1, 3, 4, 4, 7, 8, 13, 15])\n\n#define function\n<\/span>my_function = lambda<\/span> x: x*2+5\n\n#apply function to NumPy array\n<\/span>my_function(data)\n\narray([ 7, 11, 13, 13, 19, 21, 31, 35])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Esempio 2: mappatura della funzione su un array NumPy multidimensionale<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\ndata = np. array<\/span> ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])\n\n#view NumPy array\n<\/span>print<\/span> (data)\n\n[[1 2 3 4]\n [5 6 7 8]]\n\n#define function\n<\/span>my_function = lambda<\/span> x: x*2+5\n\n#apply function to NumPy array\n<\/span>my_function(data)\n\narray([[ 7, 9, 11, 13],\n [15, 17, 19, 21]])<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come convertire un array NumPy in un elenco in Python<\/a>
Come esportare un array NumPy in un file CSV<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"