NumPy Map

Numpy Map



Kapag mayroon kaming listahan o array sa isang code at gusto naming maglapat ng isang partikular na function sa listahan o array na iyon sa paraang maipapatupad ang function sa lahat ng elementong nilalaman ng listahan/array, ang ganitong uri ng gawain ay kilala bilang pagmamapa kung saan namin imapa ang isang tiyak na function sa lahat ng mga elemento ng listahan. Mayroong ilang mga pamamaraan na maaaring magamit upang i-map ang function sa isang listahan. Ngunit sa artikulong ito, haharapin natin ang function na 'NumPy map()'. Upang makakuha ng mas malalim na insight sa pagmamapa, ipagpalagay na mayroon kaming isang listahan na naglalaman ng mga elemento bilang '[3, 4, 5, 6]' at gusto naming idagdag ang lahat ng elementong ito na may ilang variable na may halaga tulad ng '3'. Gagawa tayo ng function ng karagdagan. Pagkatapos, inilalapat namin ang function ng karagdagan sa listahan gamit ang function ng mapa.

Pamamaraan:

Ang artikulong ito ay sumusunod sa ilang mga hakbang upang makumpleto ang pagpapatupad ng Map() function. Ang unang hakbang pagkatapos ng pagpapakilala ay ang detalyadong impormasyon sa syntax ng function na ito kung saan nalaman natin ang tungkol sa mga parameter ng function. Pagkatapos, nilulutas namin ang ilang halimbawa upang maisagawa ang pagmamapa sa iba't ibang listahan at array.

Syntax:

Habang gumagamit ng anumang function, dapat nating malaman ang tungkol sa mga parameter nito upang masulit natin ang function na iyon sa mga tuntunin ng output nang hindi nahaharap sa anumang mga error sa syntax at magtagumpay sa function sa unang pagkakataon. Tulad ng natutunan namin sa panimula na ang NumPy function ay nag-aaplay ng isang function sa mga elemento ng mga listahan/array, ang function na ito ay tumatagal sa dalawang parameter upang gumana nang maayos. Ang isang parameter mula sa dalawang parameter ay ang 'pangalan ng function' na gusto naming ilapat sa isang array. Ang pangalawang parameter ay ang 'iterable name' na kumukuha ng pangalan ng listahan o ang array/iterable kung saan gusto naming ilapat ang function. Ang syntax na ito ay nakasulat sa buo na anyo sa sumusunod na linya:







Numpy. mapa ( function_name , listahan /iterable )

Halaga ng Pagbabalik:

Ibinabalik ng function ang output bilang mga na-update na listahan/array pagkatapos ng aplikasyon ng partikular na function sa orihinal na listahan/array.



Halimbawa 1:

Sumulat tayo ng Python code para sa praktikal na pagpapakita ng function ng NumPy map() batay sa syntax na natutunan lang natin. Sinisimulan namin ang pagpapatupad ng halimbawang ito sa pamamagitan ng paghahanda muna sa aming mga compiler upang simulan ang pagsulat ng code dito para sa pagpapatupad. Una, buksan ang mga compiler at lumikha ng isang proyekto sa loob nito. Pagkatapos, i-save ito sa nais na direktoryo sa mga system. Ngayon, i-import ang 'Numpy' library na ginagamit namin upang ipatupad ang aming function. Ini-import namin ang package na ito bilang 'np' upang ang np na ito ay matawag sa code bilang kapalit ng NumPy.



Sumulong at lumikha ng array kung saan ginagawa namin ang function ng mapa. Para sa layuning ito, tinatawag namin ang 'np. array ([mga elemento ng array])' na pamamaraan. Simulan ang array na may mga random na elemento bilang '[ 2, 6, 8]'. Para sa pagmamapa, tinukoy namin ang isang function na may pangalang 'dagdag' na may parameter na 'numero' at ibinabalik ang kabuuan ng numerong ito sa isa pang numero tulad ng '5'. Ngayon, upang i-map ang function na ito sa karagdagan sa mga elemento ng array, ginagamit namin ang paraan ng pagtawag ng function ng NumPy map() bilang “np. mapa (function_name, array)'. Ipinapasa namin ang 'dagdag' bilang function_name at 'array' bilang array sa mga parameter ng function ng mapa na ito. Nagbigay kami ng isang Python program na maaari naming kopyahin at isagawa upang suriin ang output ng function.







Ibinalik ng mapa function ang output bilang na-update na bersyon ng array pagkatapos ilapat ang karagdagan function sa orihinal na array.

Halimbawa 2:

Ipagpalagay na mayroon tayong listahan na naglalaman ng mga pangalan ng mga tao, at batay sa mga pangalan, kailangan nating ibigay ang mga titulo sa pangalan bilang “Mr. o Ms.“ Magagawa ito gamit ang function na “NumPy map()”. Upang simulan ang halimbawa, ini-import namin ang kinakailangang 'NumPy' library. Pagkatapos, mula sa library, ini-import namin ang NumPy module bilang 'np'. Pagkatapos mag-import ng NumPy, gumawa kami ng listahan na may mga pangalang “[“Sadia”, “Anum“, “Asim”]” at ang mga pamagat bilang “[“Ms.”, “Ms.”, “Mr.”]. Tinutukoy namin ang isang function na may pangalang 'username' na kumukuha ng dalawang parameter bilang 'Title' at 'Pangalan'. Ang return value ng function na ito ay tinukoy bilang na idinagdag nito ang 'Pamagat+Pangalan' . Inilapat na namin ang function na ito sa mga listahang ginawa namin bilang pamagat at pangalan, na tinatawag ang function bilang 'mapa ( user, Pamagat, Pangalan)'. Ang pagmamapa ay sa paraang ibinabalik nito ang kumbinasyon ng isang pangalan na may pamagat gaya ng tinukoy namin sa function na 'username'.

Mayroon kaming ilang paraan para isulat ang halimbawang ito gamit ang function ng NumPy map. Ngunit sa halimbawang ito, isinusulat namin ang code gamit ang pinakasimpleng paraan kung saan ipinapasa namin ang mapa() function na may pangalan ng function na nagdaragdag ng pamagat at pangalan at ang dalawa pang argumento na magiging mga listahan na may mga pangalan at pamagat. Ang programa upang ipatupad ang halimbawang ito ay ibinigay sa nakaraang figure at ang output ay ipinapakita din na kung saan ay ang listahan na may mga pangalan at mga pamagat.

Konklusyon

Sinakop namin ang lahat ng kinakailangang impormasyon mula sa pagpapakilala sa syntax at ang praktikal na pagpapakita kung paano ipatupad ang function na ito sa Python programming language. Nakakita kami ng dalawang magkaibang halimbawa kung saan ang una ay nagpapaliwanag kung paano magdagdag ng numero sa mga elemento ng array at ang pangalawa ay nagpapakita kung paano idagdag ang pamagat sa listahan ng mga pangalan. Ang code ay ipinatupad sa Spyder Ide ng Python platform na isang open-source na kapaligiran para sa Python.