Clasa np.vectorize este un adaptor comod de conveniență: împachetează o funcție Python scalară standard (care primește numere individuale) și o face capabilă să accepte array-uri NumPy de orice dimensiune, utilizând regulile de broadcasting pentru a itera peste elemente.
Exemplu: Vectorizarea unei funcții cu condiții logice nestandard
import numpy as np
def prag_personalizat(x):
if x < 0:
return 0
elif x > 10:
return 10
return x * 2
v_prag = np.vectorize(prag_personalizat)
arr = np.array([-5, 3, 7, 15])
print(v_prag(arr))
# Ieșire: [0, 6, 14, 10]
Întrebări & Exemple de Cod:
Vectorizarea Funcțiilor Scalare cu np.vectorizeAi o nelămurire despre utilizarea comenzii
Vectorizarea Funcțiilor Scalare cu np.vectorizesau ai descoperit un truc / fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți programatori!Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau exemple de cod pentru această pagină. Dacă ai întâlnit o problemă sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru a-i ajuta pe ceilalți.