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)。一切都按预期进行：

[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.]。如何实现一致性？

Answer 1

您可以使用以下代码获得理想的输出

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

Answer 2

比以前的答案略显：

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

numpy.zeros_like的文档：返回形状和类型与给定数组相同的零数组。

Answer 3

要遍历数组，评估每个元素的功能，然后将其存储到结果数组中，列表迭代器将始终起作用：

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]