是否有理由更喜欢使用map()超过列表理解,反之亦然？它们中的任何一个通常比另一个更有效或被认为是更加pythonic？
我有非小(10 ^ 6)numpy数组,然后我做了一些计算.如果值大于某个值X,则其中一个函数返回0,否则返回1.我理解这个简单的bool检查完成工作:
x = np.arange(100)
x = np.array(x > X, dtype=int)
但是,鉴于我正在创建一个新阵列并进行转换,这似乎非常浪费.关于如何做到的任何想法？沿着x.round()行的东西(但是会返回0或1).
或者我的担忧完全没有根据？
谢谢!P
PS:是的,numpy是必需的.
我要转换的是这样的
a = [ 0, 10, 3, 2, 0, 2 ]
def covert_to_boolean(a)
...
return a_converted
a_coverted = [ 0, 1, 1, 1, 0, 1]
像这样进行转换的最简单方法是什么？