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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。

接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组,并使用 nditer 对它进行迭代。

实例

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print ('原始数组是:')
print (a)
print ('\n')
print ('迭代输出元素:')
for x in np.nditer(a):
    print (x, end=", " )
print ('\n')

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,

以上实例不是使用标准 C 或者 Fortran 顺序,选择的顺序是和数组内存布局一致的,这样做是为了提升访问的效率,默认是行序优先(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,而无需考虑其特定顺序。我们可以通过迭代上述数组的转置来看到这一点,并与以 C 顺序访问数组转置的 copy 方式做对比,如下实例:

实例

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
for x in np.nditer(a.T):
    print (x, end=", " )
print ('\n')
for x in np.nditer(a.T.copy(order='C')):
    print (x, end=", " )
print ('\n')

输出结果为:

0, 1, 2, 3, 4, 5,0, 3, 1, 4, 2, 5,

从上述例子可以看出,a 和 a.T 的遍历顺序是一样的,也就是他们在内存中的存储顺序也是一样的,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的存储方式是不一样的,默认是按行访问。

控制遍历顺序

  • for x in np.nditer(a, order='F'):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;

实例

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是:') 
print (a) 
print ('\n') 
print ('原始数组的转置是:') 
b = a.T 
print (b) 
print ('\n') 
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  ('\n') 
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,

可以通过显式设置,来强制 nditer 对象使用某种顺序:

实例

import numpy as np 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是:')
print (a)
print ('\n')
print ('以 C 风格顺序排序:')
for x in np.nditer(a, order =  'C'):  
    print (x, end=", " )
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序排序:')
for x in np.nditer(a, 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]]
以 C 风格顺序排序:
0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55,以 F 风格顺序排序:
0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55,

修改数组中元素的值

nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。 默认情况下,nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象(read-only),为了在遍历数组的同时,实现对数组元素值得修改,必须指定 read-write 或者 write-only 的模式。

实例

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是:')
print (a)
print ('\n')
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):    x[...]=2*x 
print ('修改后的数组是:')
print (a)

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  10  20  30]
 [ 40  50  60  70]
 [ 80  90 100 110]]

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

在下面的实例中,迭代器遍历对应于每列,并组合为一维数组。

实例

import numpy as np 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4)  
print ('原始数组是:')
print (a)
print ('\n')
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)。

实例

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  ('\n')
print ('第二个数组为:')
b = np.array([1,  2,  3,  4], dtype =  int)  
print (b)
print ('\n')
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,
原文链接:https://rumenz.com/numpy/numpy_terating_over_array.html
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