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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

<Kurs>Einführung in NumPy</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erstelle eine vektorisierte Funktion namens vectorized_upper aus der Python-string-Methode .upper().
  • Wende vectorized_upper() auf das Array names an und speichere das resultierende Array als uppercase_names.

Interaktive praktische 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)
Code bearbeiten und ausführen