Iteration von NumPy-Arrays

数组迭代

迭代意味着逐一遍历元素。

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

如果我们对 1-D 数组进行迭代，它将逐一遍历每个元素。

Beispiel

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 2-D 数组

在 2-D 数组中，它将遍历所有行。

Beispiel

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-D 数组，它将逐一遍历第 n-1 维。

如需返回实际值、标量，我们必须迭代每个维中的数组。

Beispiel

迭代 2-D 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 3-D 数组

在 3-D 数组中，它将遍历所有 2-D 数组。

Beispiel

迭代以下 3-D 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、标量，我们必须迭代每个维中的数组。

Beispiel

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() 是一个辅助函数，从非常基本的迭代到非常高级的迭代都可以使用。它解决了我们在迭代中面临的一些基本问题，让我们通过例子进行介绍。

迭代每个标量元素

在基本的 for 循环中，迭代遍历数组的每个标量，我们需要使用 n 个 for 循环，对于具有高维数的数组可能很难编写。

Beispiel

遍历以下 3-D 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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迭代不同数据类型的数组

我们可以使用 op_dtypes 参数，并传递期望的数据类型，以在迭代时更改元素的数据类型。

NumPy ändert die Datenart der Elemente nicht就地（Elemente befinden sich im Array），daher benötigt es einige zusätzlichen Speicher, um diese Operation durchzuführen, dieser zusätzliche Speicher wird als Buffer bezeichnet, um in nditer() Wenn wir es in der flags=['buffered']。

Beispiel

Das Array als Zeichenfolge durchlaufen：

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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Mit verschiedenen Schrittweiten iterieren

Wir können Filter verwenden und dann iterieren.

Beispiel

Bei jedem Durchlauf einer Skalarelement des 2D-Arrays wird ein Element übersprungen：

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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枚举迭代使用 ndenumerate()

枚举是指逐一提及事物的序号。

Manchmal benötigen wir im Laufe der Iteration die entsprechenden Indizes der Elemente, für diese Fälle können wir ndenumerate() Methode.

Beispiel

枚举以下 1D 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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Beispiel

枚举以下 2D 数组元素：

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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