• NumPy 迭代数组


    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。
    迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。

    import numpy as np
     
    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:

    原始数组是:
    [[0 1 2]
     [3 4 5]]
     
    迭代输出元素:
    0, 1, 2, 3, 4, 5,

    控制遍历顺序

    • for x in np.nditer(a, order=‘F’):Fortran order,即是列序优先;
    • 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 ('原始数组是:') 
    print (a) 
    print ('
    ') 
    print ('原始数组的转置是:') 
    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=", " )

    运行结果如下:

    原始数组是:
    [[ 0  5 10 15]
     [20 25 30 35]
     [40 45 50 55]]
    
    
    原始数组的转置是:
    [[ 0 20 40]
     [ 5 25 45]
     [10 30 50]
     [15 35 55]]
    
    
    以 C 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 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,

    使用外部循环
    nditer类的构造器拥有flags参数,它可以接受下列值:

    参数描述
    c_index可以跟踪 C 顺序的索引
    f_index可以跟踪 Fortran 顺序的索引
    multi-index每次迭代可以跟踪一种索引类型
    external_loop给出的值是具有多个值的一维数组,而不是零维数组
    mport numpy as np 
    a = np.arange(0,60,5) 
    a = a.reshape(3,4)  
    print ('原始数组是:')
    print (a)
    print ('
    ')
    print ('修改后的数组是:')
    for x in np.nditer(a, flags =  ['external_loop'], order =  'F'):  
       print (x, end=", " )

    输出结果为:

    原始数组是:
    [[ 0  5 10 15]
     [20 25 30 35]
     [40 45 50 55]]
    
    
    修改后的数组是:
    [ 0 20 40], [ 5 25 45], [10 30 50], [15 35 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它们。 假设数组 a 的维度为 3X4,数组 b 的维度为 1X4 ,则使用以下迭代器(数组 b 被广播到 a 的大小)。

    import 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,
    别废话,拿你代码给我看。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lvxueyang/p/13707509.html
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