ما هي الطريقة الأكثر فاعلية لتعيين دالة map على مصفوفة numpy

إليك لطرق المستخدمة:

import math
import numpy
x= np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) 
g = lambda x: x ** 2
vg = numpy.vectorize(g)
def array_for(v):
    return numpy.array([g(vi) for vi in v])
def array_map(v):
    return numpy.array(list(map(g, v)))
def fromiter(v):
    return numpy.fromiter((g(vi) for vi in v), v.dtype)
def vectorize(v):
    return numpy.vectorize(g)(v)
def vectorize_without_init(v):
    return vg(v)

والاختلاف في التعقيد "complexity" كما في الصورة المرفقة.
لاحظ أن التعقيد الزمني يصبح متساوي تقريباً (الفرق في التعقيد يصبح مهمل تقريباً) عندما يزداد طول x عن 2^10.

يمكنك إستخدام دالة lambda كما في الكود

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
f = lambda x: x ** 2
squares = f(x)

أو إستخدام هذا الكود

import numpy as np 

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 

squarer = lambda t: t ** 2 

vfunc = np.vectorize(squarer) 

vfunc(x)

الطريقة الأكثر فعالية لتعيين دالة على المصفوفة numpy هي استخدام التابع numpy.vectorize كالتالي

import numpy as np 

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) 

arr_squarer = lambda t: t ** 2 

squarer = np.vectorize(arr_squarer) 

squarer(arr)