Como mapear uma função para um array numpy (com exemplos)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para mapear uma função para um array NumPy:

 #define function
my_function = lambda x: x*5

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

Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo 1: Mapeamento de função para um array NumPy unidimensional

O código a seguir mostra como mapear uma função para um array NumPy que multiplica cada valor por 2 e depois adiciona 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])

Veja como cada valor na nova tabela foi calculado:

• Primeiro valor: 1*2+5 = 7
• Segundo valor: 3*2+5 = 11
• Terceiro valor: 4*2+5 = 13

E assim por diante.

Exemplo 2: Mapeamento de função para um array NumPy multidimensional

O código a seguir mostra como mapear uma função para um array NumPy multidimensional que multiplica cada valor por 2 e depois adiciona 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]])

Observe que esta sintaxe funciona tão bem com um array multidimensional quanto com um array unidimensional.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns no NumPy:

Como adicionar uma coluna a um array NumPy
Como converter um array NumPy em uma lista em Python
Como exportar um array NumPy para um arquivo CSV