একটি ম্যাট্রিক্স (নেস্টেড লিস্ট) এর প্রতিটি এলিমেন্টকে একটি ডিকশনারি দিয়ে ম্যাপ করে নতুন ম্যাট্রিক্স তৈরি করার জন্য নেস্টেড লুপ ব্যবহার করা হয়।
উদাহরণ
my_list = [[2, 4, 3], [4, 1, 3], [2, 1, 3, 4]]
print("মূল ম্যাট্রিক্স:")
for row in my_list:
print(" ", row)
# ম্যাপিং ডিকশনারি
map_dict = {2: "Python", 1: "fun", 3: "to", 4: "learn"}
# ম্যাপিং
result = []
for row in my_list:
mapped_row = [map_dict[val] for val in row]
result.append(mapped_row)
print("\nম্যাপ করা ম্যাট্রিক্স:")
for row in result:
print(" ", row)
আউটপুট
মূল ম্যাট্রিক্স:
[2, 4, 3]
[4, 1, 3]
[2, 1, 3, 4]
ম্যাপ করা ম্যাট্রিক্স:
['Python', 'learn', 'to']
['learn', 'fun', 'to']
['Python', 'fun', 'to', 'learn']
লিস্ট কম্প্রিহেনশন দিয়ে এক লাইনে
result = [[map_dict[val] for val in row] for row in my_list]
Error Handling: Missing Keys
# .get() দিয়ে ডিফল্ট মান
result = [[map_dict.get(val, f"UNKNOWN_{val}") for val in row] for row in my_list]
# অথবা try-except
def safe_map(row):
mapped = []
for val in row:
try:
mapped.append(map_dict[val])
except KeyError:
mapped.append(f"MISSING_{val}")
return mapped
result = [safe_map(row) for row in my_list]
Pandas DataFrame-এ প্রয়োগ
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(my_list)
mapped_df = df.replace(map_dict)
# বা
mapped_df = df.applymap(lambda x: map_dict.get(x, x))
