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Par conséquent, nos résultats seront de 2**1, 4**2, 6**3, et ainsi de suite: Output [2, 16, 216, 4096, 100000] Si nous devions fournir à map() un itérable plus long que l'autre, map() cesserait de calculer une fois qu'elle aurait atteint la fin de l'itérable le plus court. Fonction map python 3. Dans le programme suivant, nous étendons base_numbers avec trois numéros supplémentaires: base_numbers = [ 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16] Par conséquent, rien ne changera dans le calcul de ce programme et il donnera donc toujours le même résultat: Nous avons utilisé la fonction map() avec une fonction Python intégrée et nous avons vu qu'elle peut gérer plusieurs itérations. Nous avons également vérifié que map () continuerait à traiter de multiples itérables jusqu'à ce qu'elle ait atteint la fin de l'itérable avec le moins d'éléments possible. Conclusion Dans ce tutoriel, nous avons appris les différentes façons d'utiliser la fonction map() en Python. Vous pouvez maintenant utiliser map() avec votre propre fonction, une fonction lambda, et avec toute autre fonction intégrée.

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Après cela, nous avons passé le tableau au vfunc et stocké le résultat dans le tableau result. Mapper une fonction dans NumPy avec le mot-clé lambda en Python Le mot clé lambda crée une fonction anonyme en Python. Les fonctions anonymes sont utiles lorsque nous n'avons besoin que temporairement d'une fonction dans notre code. Nous pouvons également utiliser les fonctions lambda pour mapper une fonction sur un tableau NumPy. Fonction map python project. Nous pouvons passer un tableau à la fonction lambda pour l'appliquer de manière itérative sur chaque élément du tableau. import numpy as np lfunc = lambda e: e% 2 result = lfunc(array) Nous avons d'abord créé le array avec la fonction () et la fonction lambda lfunc avec le mot-clé lambda. Nous avons ensuite mappé le lfunc au array en passant array à la fonction lfunc. Nous avons enregistré le résultat dans le tableau result et imprimé les valeurs à l'intérieur.

Il existe de nombreuses façons d'implémenter la génération d'anagrammes, la plupart reposant sur le principe de récursivité. Mais attention aux solutions trop gourmandes du point de vue ressources… car il est très facile de saturer la RAM avec ce genre de choses! Dans le programme suivant, de seulement 8 lignes, je choisis d'utiliser le mot-clé yield, très peu utilisé au lycée (voire pas du tout car très compliqué à cerner à ce niveau) car il permet la manipulation de nombreuses données. ***** Cette partie est réservée aux abonné·e·s de ce site. Anagrammes et Python - Mathweb.fr - Plusieurs méthodes. Si vous souhaitez y avoir accès, merci de prendre un abonnement à vie (10 €). ***** >>> for m in anagrammes("MOTO"): print(m) TOOM TOMO TMOO OTOM OTMO OMTO OMOT OOTM OOMT MTOO MOTO MOOT L'idée ici est de construire une fonction récursive anagrammes(mot) qui consiste à retourner le mot lui-même s'il n'est constitué que d'une seule lettre, et sinon, de parcourir ce mot lettre à lettre et de former une anagramme commençant par cette lettre et formée ensuite de toutes les anagrammes du mot restant une fois que l'on lui a ôté cette lettre (d'où la récursivité).