📜  Numpy 遍历数组

📅  最后修改于: 2020-04-18 14:40:50             🧑  作者: Mango

Numpy包包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个有效的多维迭代器对象,使用它可以遍历数组。使用Python的标准Iterator接口访问数组的每个元素。

# 用于遍历数组的Python程序
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(12)
# 具有3行和4列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('原始数组为:')
print(a)
print()
print('修改后的数组为:')
# 迭代数组
for x in np.nditer(a):
    print(x)

输出:

原始数组为:
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
修改后的数组为:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

选择迭代顺序以匹配数组的内存布局,而无需考虑特定的顺序。这可以通过迭代以上数组的转置来看到。

# 用于遍历转置数组的Python程序
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(12)
# 具有3行和4列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('原始数组为:')
print(a)
print()
# 原始数组的转置
b = a.T
print('修改后的数组为:')
for x in np.nditer(b):
    print(x)

输出:

原始数组为:
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
修改后的数组为:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

控制迭代顺序:
在某些时候,重要的是要以特定顺序访问数组的元素,而不管元素在内存中的布局如何。nditer对象提供了一个顺序参数来控制迭代的这一方面。具有上述行为的默认值是order =’K’,以保留现有顺序。对于C顺序,可以使用order =’C’覆盖;对于Fortran顺序,可以使用order =’F’覆盖。
代码1:

# Python程序,用于使用特定顺序遍历数组
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(12)
# 具有3行和4列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('原始数组为:')
print(a)
print()
print('按C样式顺序修改数组:')
# 以给定的顺序迭代数组
for x in np.nditer(a, order = 'C'):
    print(x)

输出:

原始数组为:
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
按C样式顺序修改数组:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

代码2:

# Python程序,用于使用特定顺序遍历数组
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(0,60,5)
# 具有3行和4列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('原始数组为:')
print(a)
print()
print('以F样式顺序修改数组:')
# 以给定的顺序迭代数组
for x in np.nditer(a, order = 'F'):
    print(x)

输出:

原始数组为:
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
以F样式顺序修改数组:
0 4 8 1 5 9 2 6 10 3 7 11

修改数组值:
nditer对象具有另一个可选参数,称为op_flags。其默认值为只读,但可以将其设置为读写模式或只写模式。这将允许使用此迭代器修改数组元素。

# 用于修改数组值的Python程序
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(12)
# 具有3行和4列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('原始数组为:')
print(a)
print()
# 修改数组值
for x in np.nditer(a, op_flags = ['readwrite']):
    x[...] = 5*x
print('修改后的数组为:')
print(a)

输出:

原始数组为:
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
修改后的数组为:
[[ 0 5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]

外部循环:
nditer类的构造函数有一个flags参数,可以采取以下值:

参数 描述
external_loop 使给出的值是具有多个值的一维数组,而不是零维数组
c_index 跟踪C_order索引
f_index 跟踪Fortran_order索引
multi-index 可以跟踪一次迭代的索引类型

代码1:

# Python程序,用于使用外部循环迭代数组值
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(12)
# 具有3行和4列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('原始数组为:')
print(a)
print()
print('修改后的数组为:')
for x in np.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'C'):
    print(x)

输出:

原始数组为:
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
修改后的数组为:
[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [8 9 10 11]

代码2:

# Python程序,用于使用f_index迭代数组值
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(6)
# 具有2行和3列的形状数组
a = a.reshape(2,3)
print('原始数组为:')
print(a)
print()
# 使用f_index参数迭代数组
it = np.nditer(a, flags=['f_index'])
while not it.finished:
      print("%d <%d>" % (it[0], it.index), end=" ")
      it.iternext()

输出:

原始数组为:
[[ 0 1 2]
 [ 3 4 5]]
0 <0> 1 <2> 2 <4> 3 <1> 4 <3> 5 <5>

广播迭代:
如果两个数组是可广播的,则组合的nditer对象可以同时对其进行迭代。假设数组a的维数为3X4,而另一个数组b的维数为1X4,则使用以下类型的迭代器(将数组b广播为a的大小)。

# 用于迭代数组的Python程序
import numpy as np
# 使用ranging方法创建数组
a = np.arange(12)
 # 具有3行和4列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('第一个数组是:')
print(a)
print()
# 使用数组方法创建第二个数组
print('第二个数组是:')
b = np.array([5, 6, 7, 8], dtype = int)
print(b)
print()
print('修改后的数组为:')
for x,y in np.nditer([a,b]):
    print("%d:%d" % (x,y))

输出:

第一个数组是:
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
第二个数组是:
[5 6 7 8]
修改后的数组为:
0:5 1:6 2:7 3:8 4:5 5:6 6:7 7:8 8:5 9:6 10:7 11:8