Python 教程之 Numpy(8)—— 遍历数组
【摘要】 NumPy 包包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个高效的多维迭代器对象,使用它可以迭代数组。使用 Python 的标准迭代器接口访问数组的每个元素。# 用于遍历数组的 Python 程序 import numpy as geek # 使用排列方法创建数组a = geek.arange(12) # 具有 3 行和 4 列的形状数组a = a.reshape(3,4) print...
NumPy 包包含一个迭代器对象numpy.nditer
。它是一个高效的多维迭代器对象,使用它可以迭代数组。使用 Python 的标准迭代器接口访问数组的每个元素。
# 用于遍历数组的 Python 程序
import numpy as geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(12)
# 具有 3 行和 4 列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('Original array is:')
print(a)
print()
print('Modified array is:')
# 迭代数组
for x in geek.nditer(a):
print(x)
输出:
Original array is:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
Modified array is:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
选择迭代的顺序以匹配数组的内存布局,而不考虑特定的顺序。这可以通过迭代上述数组的转置来看出。
# 用于迭代转置的 Python 程序
# array
import numpy as geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(12)
# 具有 3 行和 4 列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('Original array is:')
print(a)
print()
# 原始数组的转置
b = a.T
print('Modified array is:')
for x in geek.nditer(b):
print(x)
输出:
Original array is:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
Modified array is:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
控制迭代顺序:
有时以特定顺序访问数组元素很重要,而与内存中元素的布局无关。nditer 对象提供了一个 order 参数来控制迭代的这一方面。具有上述行为的默认设置是 order=‘K’ 以保持现有顺序。这可以用 order=‘C’ 覆盖 C 订单和 order=‘F’ 用于 Fortran 订单。
代码#1:
# 用于使用特定顺序迭代数组的 Python 程序
import numpy as geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(12)
# 具有 3 行和 4 列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('Original array is:')
print(a)
print()
print('Modified array in C-style order:')
# 具有 3 行和 4 行的形状数组,以给定的顺序排列数组
for x in geek.nditer(a, order = 'C'):
print(x)
输出:
Original array is:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
Modified array in C-style order:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
代码#2:
# 用于使用特定顺序迭代数组的 Python 程序
import numpy as geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(0,60,5)
# 具有 3 行和 4 列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('Original array is:')
print(a)
print()
print('Modified array in F-style order:')
# 以给定顺序迭代数组
for x in geek.nditer(a, order = 'F'):
print(x)
输出:
Original array is:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
Modified array in F-style order:
0 4 8 1 5 9 2 6 10 3 7 11
修改数组值:
nditer 对象有另一个可选参数,称为op_flags。其默认值为只读,但可以设置为读写或只写模式。这将启用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 geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(12)
# 具有 3 行和 4 列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('Original array is:')
print(a)
print()
# 修改数组值
for x in geek.nditer(a, op_flags = ['readwrite']):
x[...] = 5*x
print('Modified array is:')
print(a)
输出:
Original array is:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
Modified array is:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
外环:
类nditer
构造函数有一个flags
参数,可以取以下值
范围 | 描述 |
---|---|
external_loop | 导致给定的值是具有多个值的一维数组,而不是零维数组 |
c_index | C_order索引可以被跟踪 |
f_index | 跟踪 Fortran_order 索引 |
multi-index | 可以跟踪每次迭代一个索引的类型 |
代码#1:
# 使用外部循环迭代数组值的 Python 程序
import numpy as geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(12)
# 具有 3 行和 4 列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('Original array is:')
print(a)
print()
print('Modified array is:')
for x in geek.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'C'):
print(x)
输出:
Original array is:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
Modified array is:
[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [8 9 10 11]
代码#2:
# 使用 f_index 迭代数组值的 Python 程序
import numpy as geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(6)
# 具有 2 行和 3 列的形状数组
a = a.reshape(2,3)
print('Original array is:')
print(a)
print()
# 使用 f_index 参数迭代数组
it = geek.nditer(a, flags=['f_index'])
while not it.finished:
print("%d <%d>" % (it[0], it.index), end=" ")
it.iternext()
输出:
Original array is:
[[ 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对象能够同时对它们进行迭代。假设一个数组a的维度为3X4,并且还有另一个维度为1X4的数组b,则使用以下类型的迭代器(数组b广播到a的大小)。
# 用于迭代数组的 Python 程序
import numpy as geek
# 使用排列方法创建数组
a = geek.arange(12)
# 具有 3 行和 4 列的形状数组
a = a.reshape(3,4)
print('First array is:')
print(a)
print()
# 使用数组方法创建第二个数组
print('Second array is:')
b = geek.array([5, 6, 7, 8], dtype = int)
print(b)
print()
print('Modified array is:')
for x,y in geek.nditer([a,b]):
print("%d:%d" % (x,y))
输出:
First array is:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
Second array is:
[5 6 7 8]
Modified array is:
0:5 1:6 2:7 3:8 4:5 5:6 6:7 7:8 8:5 9:6 10:7 11:8
【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)