Numpy调用带有Numpy数组的lambda表达式

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy调用一个带有Numpy数组的lambda表达式。Lambda表达式是一种匿名函数，它可以在Python中被轻松调用。Numpy是一种Python库，用于对多维数组和矩阵进行操作。

首先，让我们看一个简单的lambda表达式：

multiply = lambda x,y : x*y
print(multiply(2,3)) # 输出6

在这个例子中，我们定义了一个匿名函数multiply，它有两个参数x和y。这个函数将x和y相乘，并返回结果。

现在，让我们尝试使用Numpy数组调用这个lambda表达式。我们首先需要创建一个Numpy数组：

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5])

现在我们想要将数组中的每个元素都乘以2。我们可以使用lambda表达式来实现这个功能：

multiply = lambda x : x*2
result = np.array(list(map(multiply, arr)))
print(result) # 输出 [2 4 6 8 10]

在这种情况下，我们使用Numpy的map函数来应用lambda表达式到每个元素上。然而，这个方法并不高效，因为我们需要先将Numpy数组转换成Python列表，然后再将结果转换回Numpy数组。

幸运的是，Numpy可以直接使用lambda表达式处理数组。让我们看一个更高效的例子：

arr = np.array([1,2,3,4,5])
result = np.vectorize(lambda x : x*2)(arr)
print(result) # 输出 [2 4 6 8 10]

在这个例子中，我们使用了Numpy中的vectorize函数。这个函数将一个标量函数转换成一个向量化的函数，可以直接应用到Numpy数组上。在这个例子中，我们将lambda表达式转换成了一个向量化的函数，并将其作为参数传递给了vectorize函数。结果是一个新的Numpy数组，其中每个元素都是原始数组中的对应元素乘以2。

现在，让我们尝试使用更复杂的lambda表达式来进行数组操作。假设我们有两个Numpy数组，它们的长度相同。我们希望将它们中的每个元素相加，并将结果存储在一个新的数组中。我们可以使用lambda表达式来实现这个功能：

arr1 = np.array([1,2,3,4,5])
arr2 = np.array([6,7,8,9,10])
add = lambda x,y : x+y
result = np.vectorize(add)(arr1, arr2)
print(result) # 输出 [ 7  9 11 13 15]

在这个例子中，我们定义了一个带有两个参数的lambda表达式add，它将两个参数相加并返回结果。然后，我们使用Numpy的vectorize函数将这个表达式转换成一个向量化的函数，并将其应用到两个原始数组上。得到的结果是一个新的Numpy数组，其中每个元素都是原始数组中的对应元素相加得到的结果。

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