関数を numpy 配列にマップする方法 (例あり)

次の基本構文を使用して、関数を NumPy 配列にマップできます。

 #define function
my_function = lambda x: x*5

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

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: 関数を 1 次元 NumPy 配列にマッピングする

次のコードは、各値を 2 で乗算し、5 を加算する NumPy 配列に関数をマップする方法を示しています。

 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])

新しいテーブルの各値がどのように計算されるかは次のとおりです。

• 最初の値: 1*2+5 = 7
• 2 番目の値: 3*2+5 = 11
• 3 番目の値: 4*2+5 = 13

等々。

例 2: 関数を多次元 NumPy 配列にマッピングする

次のコードは、各値を 2 で乗算し、5 を加算する多次元 NumPy 配列に関数をマップする方法を示しています。

 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]])

この構文は、1 次元配列と同様に多次元配列でも機能することに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、NumPy で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

NumPy配列に列を追加する方法
NumPy 配列を Python のリストに変換する方法
NumPy 配列を CSV ファイルにエクスポートする方法