回答編集履歴
1
誤り訂正
answer
CHANGED
|
@@ -1,16 +1,30 @@
|
|
|
1
1
|
numpyのvectorizeかfrompyfuncを使う方法があると思います。
|
|
2
|
+
が、型が混在する配列の場合はfrompyfunc一択のようです。
|
|
2
3
|
|
|
3
|
-
とりあえずvectorizeを使う場合
|
|
4
4
|
```Python
|
|
5
5
|
import numpy as np
|
|
6
6
|
|
|
7
|
-
f = np.vectorize(lambda _a, _b: _a
|
|
7
|
+
f = np.vectorize(lambda _a, _b: _a or _b)
|
|
8
8
|
|
|
9
9
|
a = np.array([None, None, 1, 3])
|
|
10
10
|
b = np.array([True, 'hoge', 2, 0])
|
|
11
11
|
|
|
12
|
-
|
|
12
|
+
r = f(a,b)
|
|
13
|
+
print(r)
|
|
14
|
+
print([type(_r) for _r in r ])
|
|
15
|
+
|
|
16
|
+
f = np.frompyfunc(lambda _a, _b: _a or _b, 2, 1)
|
|
17
|
+
r = f(a,b)
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
print(r)
|
|
20
|
+
print([type(_r) for _r in r])
|
|
13
21
|
```
|
|
14
22
|
|
|
23
|
+
```result
|
|
24
|
+
['True' 'hoge' '1' '3']
|
|
25
|
+
[<class 'numpy.str_'>, <class 'numpy.str_'>, <class 'numpy.str_'>, <class 'numpy.str_'>]
|
|
15
|
-
|
|
26
|
+
['True' 'hoge' 1 3]
|
|
27
|
+
[<class 'str'>, <class 'str'>, <class 'int'>, <class 'int'>]
|
|
28
|
+
```
|
|
29
|
+
|
|
16
|
-
[Python高速化実験～map関数とか～](https://takala.tokyo/takala_wp/2018/11/28/736/)
|
|
30
|
+
参考記事：[Python高速化実験～map関数とか～](https://takala.tokyo/takala_wp/2018/11/28/736/)
|