“Python Map ()” Réponses codées

def percentage_error(actual, predicted):
    res = np.empty(actual.shape)
    for j in range(actual.shape[0]):
        if actual[j] != 0:
            res[j] = (actual[j] - predicted[j]) / actual[j]
        else:
            res[j] = predicted[j] / np.mean(actual)
    return res

def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): 
    return np.mean(np.abs(percentage_error(np.asarray(y_true), np.asarray(y_pred)))) * 100

# Python program to demonstrate working 
# of map. 
  
# Return double of n 
def addition(n): 
    return n + n 
  
# We double all numbers using map() 
numbers = (1, 2, 3, 4) 
result = map(addition, numbers) 
print(list(result))

# Python program to demonstrate working 
# of map. 
  
# Return double of n 
def addition(n): 
    return n + n 
  
# We double all numbers using map() 
numbers = (1, 2, 3, 4) 
result = map(addition, numbers) 
print(list(result))
# result [2, 4, 6, 8]

# Program to double each item in a list using map()

my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12]

new_list = list(map(lambda x: x * 2 , my_list))

print(new_list)

lista =  [1, 2, -3, 4, 5, -9]
def quadrado(n):
    return n*n
 
map(quadrado, lista)
[1, 4, 9, 16, 25, 81]

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