Was ist der effizienteste Weg, um eine Funktion einem numpy-Array zuzuordnen? Die Art und Weise, wie ich es in meinem aktuellen Projekt gemacht habe, ist wie folgt:
import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Erhalten Array von Quadraten jedes Elements in x squarer = lambda t: t ** 2 squares = np.array([squarer(xi) for xi in x]) Das scheint jedoch so zu sein es ist wahrscheinlich sehr ineffizient, da ich ein Listenverständnis verwende, um das neue Array als eine Python-Liste zu konstruieren, bevor ich es zurück in ein numpy-Array konvertiere.
Können wir es besser machen?