阵列上Lambda表达式的模糊评估

Question

如果x等于零，我想使用lambda将x加1。我尝试了以下表达式：

t = map(lambda x: x+1 if x==0 else x, numpy.array())
t = map(lambda x: x==0 and x+1 or x, numpy.array())
t = numpy.apply_along_axis(lambda x: x+1 if x==0 else x, 0, numpy.array())

这些表达式中的每一个都会返回以下错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我对map()和numpy.apply_along_axis()的理解是，它需要一些功能并将其应用于数组的每个值。从错误看，似乎lambda被评估为x=array，而不是数组中的某个值。我做错了什么？

我知道我可以编写一个函数来完成这个，但我想更熟悉python的函数编程方面。

Answer 1

如果您正在使用numpy，那么您应该编写矢量化代码：

arr + (arr == 0)