파이썬 numpy.vectorize 함수 활용하기

Numpy vectorize 함수 소개:

Numpy의 `vectorize` 함수는 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 적용할 수 있는 벡터화된 함수를 생성합니다. 이를 통해 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 효율적으로 적용할 수 있습니다.

기본 사용법:

`vectorize` 함수를 사용하여 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 적용하는 방법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 사용자 정의 함수
def my_func(x):
    if x % 2 == 0:
        return x * 2
    else:
        return x * 3

# vectorize 함수를 사용하여 벡터화된 함수 생성
vectorized_func = np.vectorize(my_func)

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 벡터화된 함수를 배열에 적용
result = vectorized_func(arr)

print("배열의 각 요소에 함수를 적용한 결과:", result)

위의 예시 코드에서는 `my_func` 함수를 정의하고, 이 함수를 `vectorize` 함수를 사용하여 벡터화된 함수로 만듭니다. 그런 다음 생성한 배열에 벡터화된 함수를 적용하여 각 요소에 함수를 적용한 결과를 얻습니다.

결과:

`vectorize` 함수를 사용하여 파이썬 함수를 벡터화된 함수로 만들면 해당 함수를 배열의 각 요소에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 위의 예시 코드를 참고하여 `vectorize` 함수를 활용해보세요.