Comment Utiliser La Fonction Python Map | Digitalocean

Sole À La Plancha
Tuesday, 25 June 2024
Prenons à nouveau le même exemple de nombres pairs en utilisant map(). nouvelle_list = list (map (lambda x: (x% 2==0), nombres)) L'exécution du code nous donne: [False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, True] Qui est une liste de booléens. Fonction map python examples. Donc, la fonction filter() renvoie la valeur des éléments évalués à True, tandis que map() renvoie tous les éléments de la liste renvoyés par la fonction. Vous allez vous demandé pourquoi on a enveloppé map() et filter() dans la fonction list()? Exécutez ce code: nouvelle_list = map (lambda x: (x% 2==0), nombres) print(type(nouvelle_list)) Ce qui nous donne l'emplacement en mémoire de l'objet renvoyé par la fonction map() ainsi que le type de cet objet. La fonction zip() La fonction zip() en Python combine les éléments de 2 listes selon les index correspondants en une liste de tuples intérable. lettres = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] nombres = [1, 2, 3, 4, 5] resultat = list(zip(lettres, nombres)) print(resultat) L'exécution de ce code nous donne une liste de tuples des éléments des deux listes.

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Par conséquent, nos résultats seront de 2**1, 4**2, 6**3, et ainsi de suite: Output [2, 16, 216, 4096, 100000] Si nous devions fournir à map() un itérable plus long que l'autre, map() cesserait de calculer une fois qu'elle aurait atteint la fin de l'itérable le plus court. Dans le programme suivant, nous étendons base_numbers avec trois numéros supplémentaires: base_numbers = [ 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16] Par conséquent, rien ne changera dans le calcul de ce programme et il donnera donc toujours le même résultat: Nous avons utilisé la fonction map() avec une fonction Python intégrée et nous avons vu qu'elle peut gérer plusieurs itérations. Fonction map python sample. Nous avons également vérifié que map () continuerait à traiter de multiples itérables jusqu'à ce qu'elle ait atteint la fin de l'itérable avec le moins d'éléments possible. Conclusion Dans ce tutoriel, nous avons appris les différentes façons d'utiliser la fonction map() en Python. Vous pouvez maintenant utiliser map() avec votre propre fonction, une fonction lambda, et avec toute autre fonction intégrée.

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Puis nous ajoutons notre expression. Nous passons dans notre liste de numéros comme étant l'itérable pour map(). Fonction map python software. Afin de recevoir les résultats immédiatement, nous imprimons une liste de l'objet map: print ( mapped_numbers) Output [23, 33, 45, 69, 87, 113] Nous avons utilisé list() pour que l'objet map nous soit renvoyé sous forme de liste, plutôt que sous forme d'objet moins lisible à l'oeil: . L'objet map est un itérateur sur nos résultats, nous pouvons donc le survoler avec for, ou nous pouvons utiliser list() pour le transformer en liste. Nous faisons cela ici parce que c'est une bonne façon d'examiner les résultats. En fin de compte, map() est plus utile lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données, donc nous travaillerons probablement davantage avec l'objet map, et nous n'utiliserons généralement pas un constructeur comme list() sur eux. Pour les petits ensembles de données, la compréhension de listes peut être plus appropriée, mais pour les besoins de ce tutoriel, nous utilisons un petit ensemble de données pour faire la démonstration de map().

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Il n'a pas. Il ne sait même pas dFood est pertinent. ) Pour cette utilisation, vous seriez mieux de faire f. (["spam", "eggs", etc]) Original L'auteur AbKDs | 2013-08-22

HowTo Python NumPy Howtos Mapper une fonction dans NumPy Créé: July-04, 2021 Mapper une fonction dans NumPy avec la fonction ctorize() Mapper une fonction dans NumPy avec le mot-clé lambda en Python Ce tutoriel présentera les méthodes pour mapper une fonction sur un tableau NumPy en Python. Mapper une fonction dans NumPy avec la fonction ctorize() La fonction ctorize() mappe des fonctions sur des structures de données qui contiennent une séquence d'objets comme des tableaux en Python. Mapper une fonction dans NumPy | Delft Stack. Il applique successivement la fonction d'entrée sur chaque élément de la séquence ou du tableau. Le type de retour de la fonction ctorize() est déterminé par la fonction d'entrée. Voir l'exemple de code suivant. import numpy as np array = ([1, 2, 3, 4, 5]) def fun(e): return e%2 vfunc = ctorize(fun) result = vfunc(array) print(result) Production: [1 0 1 0 1] Nous avons d'abord créé le array avec la fonction () et déclaré la fonction fun. Ensuite, nous avons passé la fonction fun à la fonction ctorize() et stocké le résultat dans vfunc.