Numpy 将函数应用于数组

Question

例如，我有功能：

f1 = lambda x: x % 2

如果我想修改array = np.linspace(0, 5, 6)我可以做f1(array) 。 一切都按预期工作：

[0. 1. 0. 1. 0. 1.]

如果我将功能更改为：

f2 = lambda x: 0
print(f2(array))

给我0而我期望[0. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 0. 0.] . 如何实现一致性？

Answer 1

您可以使用下面的代码来实现理想的输出

import numpy as np
array = np.linspace(0, 5, 6)
f2 = lambda x: x-x
print(f2(array))

Answer 2

比以前的答案更明确：

import numpy as np
array = np.linspace(0, 5, 6)
f2 = lambda x: np.zeros_like(x)
print(f2(array))

numpy.zeros_like文档：返回与给定数组具有相同形状和类型的零数组。

Answer 3

要迭代数组，对每个元素计算函数，然后将其存储到结果数组中，列表迭代器始终如一地工作：

import numpy as np
array = np.linspace(0, 5, 6)
f1 = lambda x: x % 2
f2 = lambda x: 0

print ([f1(x) for x in array])

[0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0]

print ([f2(x) for x in array])

[0, 0, 0, 0, 0, 0]