Numpy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。
迭代器最基本基本的任务是可以完成数组元素的访问。
接下类我们使用arange() 韩式创建一个2*3数组,并使用 nditer 对它进行迭代。
实例: import numpy as mp a = np.arange(6).reshape(2, 3) print("原始数组是:") print(a) print(' ') print(迭代输出元素,') for x in np.nditer(a): print(x, end="") print(' ') 输出结果为: 原始数组: [[0 1 2] [3 4 5 ]] 迭代输元素: 0, 1, 2, 3, 4, 5,
以上实例不是使用标准 C 或者 Forlran 顺序,选择的顺序是和数组内存布局一致的,这样做事为了提升访问的效率,默认的行序优先(row=major order,或者说是 C-order)。
这反映了默认情况下只需访问每个元素,而无需考虑其特定的顺序,我们k可以通过迭代上述数组的转值老看到这一点,并与以 C
顺序访问数组专职的 copy 方式做对比,如下实例:
import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2, 3) for x in np.nditer(a.T): print(x, end="") print(" ") for x in np.nditer(a.T.copy(order='C')): print(x, end="") print(" ") 输出结果为: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 3, 1, 4, 2, 5,
从以上例子可以看出,a 和 a.T 是我遍历顺序是一样的,也就是他们在内存中的存储顺序数一样的,但是a.T.copy(order = 'C')的遍历结果是不同的,那是因为它和前两种方式是不一样的,默认是按行访问:
控制遍历顺序:
for x in np.nditer(a, order='F') : Forlran order,即是列徐优先;
for x in np.nditer(a.T, order='C') : C order, 即是行序优先;
import numpy as np a = np.arange(0, 60, 5) a = a.reshape(3, 4) print("原始数组,") print(a) print(' ') print("原始数组的转置:") b = a.T print(b) print(' ') print('以 C 风格顺序排序:') c = b.copy(order='C') print(c) for x in np.nditer(c): print(x, end='') print(' ') print('以 F 风格顺序排序:') c = b.copy(order='F') print(c) for x in np.nditer(c): print(x, end='') 输出结果为: 原始数组为: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]] 原始数组转置为: [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]] 以 C 的风格顺序排序: [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]] 0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55, 以 F 的风格顺序排序: [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]] 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55,
广播迭代:
如果两个数组是可广播的, nditer 组合对象能够同时迭代他们。假设数组 a 的维度为 3*4,数组 b 的维度为 1*4,则使用一下迭代器(数组 b 被广播到 a 的大小)
imort numpy as np a = np.arange(0, 60, 5) a = a.reshape(3, 4) print(‘第一个数组为:’) print(a) print(' ') print('第二个数组为:') b = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = int) print(b) print(' ') print('修改后的数组为:') for x,y in np.nditer([a, b]): print("%d:%d" % (x, y), end=", ") 输出结果为: 第一个数组为: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]] 第二个数组为: [1 2 3 4] 修改后的数组为: 0:1, 5:2, 10:3, 15:4, 20:1, 25:2, 30:3, 35:4, 40:1, 45:2, 50:3, 55:4,