如何在NumPy数组上映射一个函数

在NumPy中，使用vectorize()函数可以在数组上映射函数。使用该函数，可以将一个接受标量输入并返回标量输出的Python函数转换为可用于接受NumPy数组并返回NumPy数组的函数。以下是在NumPy数组上映射函数的步骤：

步骤1：定义一个原始函数

定义一个Python函数，该函数接受标量输入并返回标量输出。例如，我们可以定义一个函数来计算平方。

def square(x):
    return x ** 2

步骤2：使用vectorize()函数创建可向量化的函数

使用vectorize()函数，将原始函数转换为可在NumPy数组上使用的函数。

import numpy as np
square_vectorized = np.vectorize(square)

vectorize()函数将返回一个新函数，该函数是原始函数的向量化版本。此时的square_vectorized函数可以接受NumPy数组，并返回元素级别的平方值。

步骤3：将向量化函数应用于NumPy数组

使用新的向量化函数来处理NumPy数组。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_squared = square_vectorized(arr)
print(arr_squared)

输出结果为：

[ 1  4  9 16 25]

这里我们首先创建了一个包含1到5数字的NumPy数组arr。然后，我们使用步骤2中定义的square_vectorized()函数将arr数组进行平方操作，结果存放在变量arr_squared中。最后输出了结果。

示例2：

def is_odd(num):
    return num%2 == 1

import numpy as np
is_odd_vectorized = np.vectorize(is_odd)

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_odd = is_odd_vectorized(arr)
print(arr_odd)

输出结果为：

[ True False  True False  True]

这里我们首先创建了一个包含1到5数字的NumPy数组arr。然后，我们使用步骤2中定义的is_odd_vectorized()函数将arr数组进行判断奇偶，结果存放在变量arr_odd中。最后输出了结果。

以上就是在NumPy数组上映射函数的完整攻略，通过定义一个原始函数、使用vectorize()函数创建可向量化的函数、将向量化函数应用于NumPy数组来实现。