Vektorisierung von .upper()
Es gibt viele Situationen, in denen du womöglich Python-Methoden und -Funktionen auf Array-Elemente in NumPy anwenden möchtest. Dafür kannst du stets eine for
-Schleife schreiben. Vektorisierte Operationen sind jedoch viel schneller und effizienter. Also überlege dir, ob du nicht lieber np.vectorize()
verwenden möchtest!
Du hast ein Array mit dem Namen names
, das Vor- und Nachnamen enthält:
names = np.array([["Izzy", "Monica", "Marvin"],
["Weber", "Patel", "Hernandez"]])
Du möchtest eine der Python-Methoden verwenden, die du bei DataCamp gelernt hast, .upper()
, um alle Buchstaben jedes Namens im Array in Großbuchstaben umzuwandeln. Zur Erinnerung: .upper()
ist eine string-Methode, was bedeutet, dass sie auf eine Instanz eines strings aufgerufen werden muss: str.upper()
.
Deine Aufgabe ist es, diese Python-Methode zu vektorisieren. numpy
wurde für dich als np
geladen, und das Array names
steht dir zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in NumPy
Anleitung zur Übung
- Erstelle eine vektorisierte Funktion namens
vectorized_upper
aus der Python-string-Methode.upper()
. - Wende
vectorized_upper()
auf das Arraynames
an und speichere das resultierende Array alsuppercase_names
.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Vectorize the .upper() string method
vectorized_upper = ____
# Apply vectorized_upper to the names array
uppercase_names = ____
print(uppercase_names)