NumPy 数组迭代

迭代数组

迭代意味着逐个遍历元素。

由于我们在 numpy 中处理多维数组，因此可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。

如果我们在一维数组上进行迭代，它将逐个遍历每个元素。

实例

迭代以下一维数组的元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

for x in arr:
  print(x)

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迭代二维数组

在二维数组中，它将遍历所有行。

实例

迭代以下二维数组的元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

for x in arr:
  print(x)

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如果我们迭代一个 n 维数组，它将一一遍历 n-1 维。

要返回实际值（即标量），我们必须在每个维度中迭代数组。

实例

迭代二维数组的每个标量元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

for x in arr:
  for y in x:
    print(y)

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迭代三维数组

在三维数组中，它将遍历所有二维数组。

实例

迭代以下三维数组的元素：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

for x in arr:
  print(x)

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要返回实际值（即标量），我们必须在每个维度中迭代数组。

实例

迭代到标量：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

for x in arr:
  for y in x:
    for z in y:
      print(z)

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使用 nditer() 迭代数组

函数 nditer() 是一个帮助函数，可以用于从非常基本的迭代到非常高级的迭代。它解决了我们在迭代中遇到的一些基本问题，让我们通过示例来了解一下。

迭代每个标量元素

在基本的 for 循环中，我们需要使用 n 个 for 循环来遍历数组的每个标量，这对于具有非常高维数的数组来说可能很难编写。

实例

迭代以下三维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

for x in np.nditer(arr):
  print(x)

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迭代具有不同数据类型的数组

我们可以使用 op_dtypes 参数并将其传递给期望的数据类型，以在迭代时更改元素的数据类型。

NumPy 不会就地更改元素的数据类型（元素在数组中的位置），因此它需要一些额外的空间来执行此操作，该额外空间称为缓冲区，为了在 nditer() 中启用它，我们传递 flags=['buffered']。

实例

将数组作为字符串进行迭代：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

for x in np.nditer(arr, flags=['buffered'], op_dtypes=['S']):
  print(x)

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以不同的步长进行迭代

我们可以使用过滤，然后进行迭代。

实例

在跳过 1 个元素的情况下，遍历二维数组的每个标量元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

for x in np.nditer(arr[:, ::2]):
  print(x)

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使用 ndenumerate() 进行枚举迭代

枚举就是一一列举某事物的序号。

有时我们在迭代时需要元素的相应索引，ndenumerate() 方法可用于这些用例。

实例

枚举以下一维数组元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

for idx, x in np.ndenumerate(arr):
  print(idx, x)

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实例

枚举以下二维数组的元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

for idx, x in np.ndenumerate(arr):
  print(idx, x)

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