NumPy에서 함수 매핑

1. numpy.vectorize()함수를 사용하여 NumPy의 함수 매핑
2. Python에서lambda키워드를 사용하여 NumPy의 함수 매핑

이 튜토리얼은 파이썬에서 NumPy 배열을 통해 함수를 매핑하는 방법을 소개합니다.

numpy.vectorize()함수를 사용하여 NumPy의 함수 매핑

numpy.vectorize()함수는 Python의 배열과 같은 객체 시퀀스를 포함하는 데이터 구조의 함수를 매핑합니다. 시퀀스 또는 배열의 각 요소에 입력 함수를 연속적으로 적용합니다. numpy.vectorize()함수의 반환 유형은 입력 함수에 의해 결정됩니다. 다음 코드 예제를 참조하십시오.

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])


def fun(e):
    return e % 2


vfunc = np.vectorize(fun)

result = vfunc(array)
print(result)

출력:

[1 0 1 0 1]

먼저np.array()함수로array를 만들고fun함수를 선언했습니다. 그런 다음fun함수를np.vectorize()함수에 전달하고 결과를vfunc에 저장했습니다. 그 후array를vfunc에 전달하고 결과를result배열에 저장했습니다.

Python에서lambda키워드를 사용하여 NumPy의 함수 매핑

lambda키워드는 Python에서 익명 함수를 생성합니다. 익명 함수는 코드에서 일시적으로 함수가 필요할 때 유용합니다. 람다 함수를 사용하여 NumPy 배열에 함수를 매핑 할 수도 있습니다. 배열을 람다 함수에 전달하여 각 배열 요소에 반복적으로 적용 할 수 있습니다.

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])


def lfunc(e):
    return e % 2


result = lfunc(array)
print(result)

출력:

[1 0 1 0 1]

먼저np.array()함수를 사용하여array를 만들고lambda키워드를 사용하여 람다 함수lfunc를 만들었습니다. 그런 다음array를lfunc함수에 전달하여lfunc를array에 매핑했습니다. 결과를result배열에 저장하고 그 안에 값을 인쇄했습니다.