【Python】 循环遍历Numpy中的Array |
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1. 引言
Numpy是Python中常见的数据处理库。Numpy是 Numerical Python的缩写,它是数据科学中经常使用的库。Numpy专门用于处理矩阵运算,因为它包含各式各样的处理函数。在本文中,我们主要用于学习如何迭代遍历访问矩阵中的元素。 闲话少说,我们直接开始吧! 2. 使用For循环遍历首先我们来看个例子,使用循环来遍历数组,样例代码如下: import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) for x in array: print(x) Output: 1 2 3 4 5 6在上面的例子中,我们创建了一个一维数组,并成功地遍历访问了每个值。现在让我们来看一个二维矩阵中的例子: import numpy as np array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) for x in array: for y in x: print(y) Output: 1 2 3 4 5 6正如我们在上面例子中所看到的,我们仍然能够打印出每个单独的值。因为它是一个二维数组,所以我们必须使用两个for循环来输出每个单独的值。这是我们通常迭代二维数组的方式,但NumPy为我们提供了新的函数,使得迭代NumPy数组变得更容易。 3. 函数 nditer()函数nditer()主要用于循环遍历整个数组,而无需为每个额外维度使用嵌套for循环。 我们不妨来看一个例子: import numpy as np array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) for x in np.nditer(array): print(x) Output: 1 2 3 4 5 6 7 8 9上述例子是一个二维的数组,我们使用函数nditer()后,我们不需要再使用嵌套的for循环。函数‘nditer()’成功地f访问并打印了数组中的每个值。 我们不妨在来看一个三维数组的例子,样例如下: import numpy as np array = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]]) for x in np.nditer(array): print(x) Output: 1 2 3 4正如我们在上面的例子中所看到的,函数nditer()成功地迭代了三维数组中的每个元素。 4. 函数 ndenumerate()接着我们来介绍函数ndenumerate(),该函数的作用是输出相应的索引号的对应的值。 样例代码如下: import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) for i, x in np.ndenumerate(array): print(i, x) Output: (0,) 1 (1,) 2 (2,) 3 (3,) 4 (4,) 5 (5,) 6正如上述例子中,我们在括号内输出了每个元素的索引号及其相应的值。接着我们再来看一个二维矩阵的例子: import numpy as np array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) for i, x in np.ndenumerate(array): print(i, x) Output: (0, 0) 1 (0, 1) 2 (0, 2) 3 (1, 0) 4 (1, 1) 5 (1, 2) 6在上述例子中,我们输出的第一维表示每个元素的索引号,第二维表示每个元素的值。 5. 结论本文重点介绍了在Numpy中常用的两个函数nditer()以及ndenumerate(),这两个函数在高维数组中循环遍历时非常有用,希望大家可以在日常工作中多多使用。 关注公众号《AI算法之道》,获取更多AI算法资讯。 |
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