📅 最后修改于: 2020-11-08 07:36:52 🧑 作者: Mango
NumPy包包含一个迭代器对象numpy.nditer 。这是一个有效的多维迭代器对象，使用它可以在数组上进行迭代。使用Python的标准Iterator接口访问数组的每个元素。
让我们使用arange ()函数创建一个3X4数组，并使用nditer对其进行迭代。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'Original array is:'
print a
print '\n'
print 'Modified array is:'
for x in np.nditer(a):
print x,
该程序的输出如下-
Original array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
Modified array is:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
选择迭代顺序以匹配数组的内存布局，而不考虑特定的顺序。这可以通过迭代以上数组的转置来看到。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'Original array is:'
print a
print '\n'
print 'Transpose of the original array is:'
b = a.T
print b
print '\n'
print 'Modified array is:'
for x in np.nditer(b):
print x,
上面程序的输出如下-
Original array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
Transpose of the original array is:
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]
Modified array is:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
如果使用F样式顺序存储相同的元素，则迭代器选择对数组进行迭代的更有效方法。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'Original array is:'
print a
print '\n'
print 'Transpose of the original array is:'
b = a.T
print b
print '\n'
print 'Sorted in C-style order:'
c = b.copy(order = 'C')
print c
for x in np.nditer(c):
print x,
print '\n'
print 'Sorted in F-style order:'
c = b.copy(order = 'F')
print c
for x in np.nditer(c):
print x,
其输出如下-
Original array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
Transpose of the original array is:
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]
Sorted in C-style order:
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]
0 20 40 5 25 45 10 30 50 15 35 55
Sorted in F-style order:
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
可以通过明确提及nditer对象来强制其使用特定顺序。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'Original array is:'
print a
print '\n'
print 'Sorted in C-style order:'
for x in np.nditer(a, order = 'C'):
print x,
print '\n'
print 'Sorted in F-style order:'
for x in np.nditer(a, order = 'F'):
print x,
它的输出将是-
Original array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
Sorted in C-style order:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
Sorted in F-style order:
0 20 40 5 25 45 10 30 50 15 35 55
nditer对象具有另一个可选参数，称为op_flags 。它的默认值为只读，但可以设置为读写或仅写模式。这将允许使用此迭代器修改数组元素。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'Original array is:'
print a
print '\n'
for x in np.nditer(a, op_flags = ['readwrite']):
x[...] = 2*x
print 'Modified array is:'
print a
其输出如下-
Original array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
Modified array is:
[[ 0 10 20 30]
[ 40 50 60 70]
[ 80 90 100 110]]
nditer类的构造函数具有一个‘flags’参数，该参数可以采用以下值-
| Sr.No. | Parameter & Description |
|---|---|
| 1 |
c_index C_order index can be tracked |
| 2 |
f_index Fortran_order index is tracked |
| 3 |
multi-index Type of indexes with one per iteration can be tracked |
| 4 |
external_loop Causes values given to be one-dimensional arrays with multiple values instead of zero-dimensional array |
在下面的示例中，迭代器遍历与每一列对应的一维数组。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'Original array is:'
print a
print '\n'
print 'Modified array is:'
for x in np.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'F'):
print x,
输出如下-
Original array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
Modified array is:
[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]
如果两个数组都是可广播的，则组合的nditer对象可以同时对其进行迭代。假设阵列中的具有尺寸3X4，且有尺寸1X4的另一数组b，以下类型的迭代器被使用(数组b被广播到的尺寸)。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'First array is:'
print a
print '\n'
print 'Second array is:'
b = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = int)
print b
print '\n'
print 'Modified array is:'
for x,y in np.nditer([a,b]):
print "%d:%d" % (x,y),
其输出如下-
First array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
Second array is:
[1 2 3 4]
Modified array is:
0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4