Как сопоставить функцию с массивом numpy (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для сопоставления функции с массивом NumPy:

 #define function
my_function = lambda x: x*5

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

Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1. Сопоставление функции с одномерным массивом NumPy.

Следующий код показывает, как сопоставить функцию с массивом NumPy, которая умножает каждое значение на 2, а затем добавляет 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])

Вот как было рассчитано каждое значение в новой таблице:

• Первое значение: 1*2+5 = 7
• Второе значение: 3*2+5 = 11.
• Третье значение: 4*2+5 = 13.

И так далее.

Пример 2. Сопоставление функции с многомерным массивом NumPy.

Следующий код показывает, как сопоставить функцию с многомерным массивом NumPy, который умножает каждое значение на 2, а затем добавляет 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]])

Обратите внимание, что этот синтаксис работает с многомерным массивом так же хорошо, как и с одномерным массивом.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в NumPy:

Как добавить столбец в массив NumPy
Как преобразовать массив NumPy в список в Python
Как экспортировать массив NumPy в файл CSV