NumPy 数组迭代

章节

• Numpy 介绍
• Numpy 安装
• NumPy ndarray
• NumPy 数据类型
• NumPy 数组创建
• NumPy 基于已有数据创建数组
• NumPy 基于数值区间创建数组
• NumPy 数组切片
• NumPy 广播
• NumPy 数组迭代
• NumPy 位运算
• NumPy 字符串函数
• NumPy 数学函数
• NumPy 统计函数
• NumPy 排序、查找、计数
• NumPy 副本和视图
• NumPy 矩阵库函数
• NumPy 线性代数

NumPy提供了迭代器对象NumPy.nditer，是一个高效的多维迭代器对象，可以使用它对数组进行迭代，使用Python的标准迭代器接口访问数组元素。

示例

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]])
print("打印数组:")
print(a);  print("\n")
print("数组迭代:")
for x in np.nditer(a):
    print(x, end=' ')  print("\n")

输出

打印数组:
[[ 1  2  3  4]
 [ 2  4  5  6]
 [10 20 39  3]]数组迭代:
1 2 3 4 2 4 5 6 10 20 39 3

我们知道，numpy中的数组排序有两种:

• F(Fortran)风格顺序，列排序
• C(C语言)风格顺序，行排序

默认情况下，迭代顺序通常受数组的内存布局影响，不受特定的数组排序(C风格顺序/F风格顺序)影响。

可以看一下把上面示例中的数组转置后，对其进行迭代时的顺序。

示例

比较数组及其转置数组的迭代顺序：

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]])
print("打印数组:")
print(a)
print("\n") print("打印数组的转置:")
at = a.T
print(at)  print("\n数组迭代:")
for x in np.nditer(a):
    print(x, end=' ')  print("\n") print("\n转置的数组迭代:")
for x in np.nditer(at):
    print(x, end=' ')  print("\n")

输出

打印数组:
[[ 1  2  3  4]
 [ 2  4  5  6]
 [10 20 39  3]]打印数组的转置:
[[ 1  2 10]
 [ 2  4 20]
 [ 3  5 39]
 [ 4  6  3]]数组迭代:
1 2 3 4 2 4 5 6 10 20 39 3转置的数组迭代:
1 2 3 4 2 4 5 6 10 20 39 3

可以看到，这两个迭代顺序是一样的，转置没有影响迭代顺序。

迭代顺序

要强制按F排序或C排序的顺序迭代数组，可在创建迭代对象时显式指定。

示例

import numpy as np  a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]])  print("\n打印数组:\n")  print(a)  print("\n打印数组的转置:\n")
at = a.T  print(at)  print("\n迭代转置后的数组\n")  for x in np.nditer(at):
    print(x, end= ' ')   print("\n按C风格顺序迭代数组:\n")
for x in np.nditer(at, order = 'C'):
    print(x,end=' ')

输出

打印数组:[[ 1  2  3  4]
 [ 2  4  5  6]
 [10 20 39  3]]打印数组的转置:[[ 1  2 10]
 [ 2  4 20]
 [ 3  5 39]
 [ 4  6  3]]迭代转置后的数组1 2 3 4 2 4 5 6 10 20 39 3按C风格顺序迭代数组:1 2 10 2 4 20 3 5 39 4 6 3

数组修改

迭代数组时，默认数组值不能修改，因为迭代对象的op-flag默认被设置为只读。如要可修改，可在创建迭代对象时，把op_flags设置为readwrite或write。

示例

import numpy as np  a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]])  print("\n打印原始数组:\n")  print(a)  print("\n遍历修改后的数组:\n")  for x in np.nditer(a, op_flags = ['readwrite']):
    x[...] = 3 * x;
    print(x,end = ' ')

输出

打印原始数组:[[ 1  2  3  4]
 [ 2  4  5  6]
 [10 20 39  3]]遍历修改后的数组:3 6 9 12 6 12 15 18 30 60 117 9

广播迭代

如果两个数组是可广播的，可以使用组合的nditer对象对它们进行并发迭代。假设一个数组a的维数为3X4，而另一个数组b的维数为1X4，可使用以下类型的迭代器(将数组b广播到a的大小)。

示例

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4) print ('数组a:')
print (a)
print ('\n')  print ('数组b:')
b = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = int)
print (b)
print ('\n') print ('同时迭代2个可广播的数组:')
for x,y in np.nditer([a,b]):
   print ("%d:%d" % (x,y))

输出

数组a:
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]数组b:
[1 2 3 4]同时迭代2个可广播的数组:
0:1
5:2
10:3
15:4
20:1
25:2
30:3
35:4
40:1
45:2
50:3
55:4