Python?NumPy怎么遍歷數(shù)組

這篇文章主要介紹“Python NumPy怎么遍歷數(shù)組”，在日常操作中，相信很多人在Python NumPy怎么遍歷數(shù)組問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”Python NumPy怎么遍歷數(shù)組”的疑惑有所幫助！接下來，請(qǐng)跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

NumPy 包包含一個(gè)迭代器對(duì)象numpy.nditer。它是一個(gè)高效的多維迭代器對(duì)象，使用它可以迭代數(shù)組。使用 Python 的標(biāo)準(zhǔn)迭代器接口訪問數(shù)組的每個(gè)元素。

# 用于遍歷數(shù)組的 Python 程序
 
import numpy as geek
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(12)
 
# 具有 3 行和 4 列的形狀數(shù)組
a = a.reshape(3,4)
 
print('Original array is:')
print(a)
print()
 
print('Modified array is:')
 
# 迭代數(shù)組
for x in geek.nditer(a):
    print(x)

輸出：

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

選擇迭代的順序以匹配數(shù)組的內(nèi)存布局，而不考慮特定的順序。這可以通過迭代上述數(shù)組的轉(zhuǎn)置來看出。

# 用于迭代轉(zhuǎn)置的 Python 程序
# array
 
import numpy as geek 
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(12)
 
# 具有 3 行和 4 列的形狀數(shù)組
a = a.reshape(3,4) 
    
print('Original array is:')
print(a)
print()  
    
# 原始數(shù)組的轉(zhuǎn)置
b = a.T 
    
print('Modified array is:')
for x in geek.nditer(b): 
    print(x)

輸出：

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

控制迭代順序

有時(shí)以特定順序訪問數(shù)組元素很重要，而與內(nèi)存中元素的布局無關(guān)。nditer 對(duì)象提供了一個(gè) order 參數(shù)來控制迭代的這一方面。具有上述行為的默認(rèn)設(shè)置是 order='K' 以保持現(xiàn)有順序。這可以用 order='C' 覆蓋 C 訂單和 order='F' 用于 Fortran 訂單。

代碼#1：

# 用于使用特定順序迭代數(shù)組的 Python 程序
 
import numpy as geek 
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(12) 
 
# 具有 3 行和 4 列的形狀數(shù)組 
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 行的形狀數(shù)組，以給定的順序排列數(shù)組
for x in geek.nditer(a, order = 'C'): 
    print(x)

輸出：

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

代碼#2：

# 用于使用特定順序迭代數(shù)組的 Python 程序
 
import numpy as geek 
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(0,60,5) 
 
# 具有 3 行和 4 列的形狀數(shù)組
a = a.reshape(3,4) 
 
print('Original array is:') 
print(a)
print()  
 
print('Modified array in F-style order:')
 
# 以給定順序迭代數(shù)組
for x in geek.nditer(a, order = 'F'): 
    print(x)

輸出：

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

修改數(shù)組值

nditer 對(duì)象有另一個(gè)可選參數(shù)，稱為op_flags。其默認(rèn)值為只讀，但可以設(shè)置為讀寫或只寫模式。這將啟用使用此迭代器修改數(shù)組元素。

# 用于修改數(shù)組值的 Python 程序
 
import numpy as geek
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(12)
 
# 具有 3 行和 4 列的形狀數(shù)組
a = a.reshape(3,4)
print('Original array is:')
print(a)
print()
 
# 修改數(shù)組值
for x in geek.nditer(a, op_flags = ['readwrite']):
    x[...] = 5*x
print('Modified array is:')
print(a)

輸出：

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]]

外環(huán)：

類nditer構(gòu)造函數(shù)有一個(gè)flags參數(shù)，可以取以下值

代碼#1：

# 使用外部循環(huán)迭代數(shù)組值的 Python 程序
 
import numpy as geek 
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(12) 
 
# 具有 3 行和 4 列的形狀數(shù)組
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)

輸出：

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] 

代碼#2：

# 使用 f_index 迭代數(shù)組值的 Python 程序
 
import numpy as geek 
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(6)
 
# 具有 2 行和 3 列的形狀數(shù)組
a = a.reshape(2,3)
 
print('Original array is:')
print(a)
print()
 
# 使用 f_index 參數(shù)迭代數(shù)組
it = geek.nditer(a, flags=['f_index'])
while not it.finished:
      print("%d <%d>" % (it[0], it.index), end=" ")
      it.iternext()

輸出：

Original array is:
[[ 0 1 2]
 [ 3 4 5]]

0 <0> 1 <2> 2 <4> 3 <1> 4 <3> 5 <5>

廣播迭代

如果兩個(gè)數(shù)組是可廣播的，則組合的nditer對(duì)象能夠同時(shí)對(duì)它們進(jìn)行迭代。假設(shè)一個(gè)數(shù)組a的維度為3X4，并且還有另一個(gè)維度為1X4的數(shù)組b，則使用以下類型的迭代器（數(shù)組b廣播到a的大?。?。

# 用于迭代數(shù)組的 Python 程序
 
import numpy as geek
 
# 使用排列方法創(chuàng)建數(shù)組
a = geek.arange(12)
 
# 具有 3 行和 4 列的形狀數(shù)組
a = a.reshape(3,4) 
 
print('First array is:') 
print(a)
print()  
 
# 使用數(shù)組方法創(chuàng)建第二個(gè)數(shù)組
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))

輸出：

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

到此，關(guān)于“Python NumPy怎么遍歷數(shù)組”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！