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詳解Python如何循環(huán)遍歷Numpy中的Array

 更新時間:2022年04月16日 14:14:52   作者:趙卓不凡  
Numpy是Python中常見的數(shù)據(jù)處理庫,是數(shù)據(jù)科學中經常使用的庫。在本文中,我們將學習如何迭代遍歷訪問矩陣中的元素,需要的可以參考一下

1. 引言

Numpy是Python中常見的數(shù)據(jù)處理庫。Numpy是 Numerical Python的縮寫,它是數(shù)據(jù)科學中經常使用的庫。Numpy專門用于處理矩陣運算,因為它包含各式各樣的處理函數(shù)。在本文中,我們主要用于學習如何迭代遍歷訪問矩陣中的元素。

閑話少說,我們直接開始吧!

2. 使用For循環(huán)遍歷

首先我們來看個例子,使用循環(huán)來遍歷數(shù)組,樣例代碼如下:

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
for x in array:
    print(x)
Output:
1
2
3
4
5
6

在上面的例子中,我們創(chuàng)建了一個一維數(shù)組,并成功地遍歷訪問了每個值?,F(xiàn)在讓我們來看一個二維矩陣中的例子:

import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for x in array:
    for y in x:
        print(y)
Output:
1
2
3
4
5
6

正如我們在上面例子中所看到的,我們仍然能夠打印出每個單獨的值。因為它是一個二維數(shù)組,所以我們必須使用兩個for循環(huán)來輸出每個單獨的值。這是我們通常迭代二維數(shù)組的方式,但NumPy為我們提供了新的函數(shù),使得迭代NumPy數(shù)組變得更容易。

3. 函數(shù) nditer()

函數(shù)nditer()主要用于循環(huán)遍歷整個數(shù)組,而無需為每個額外維度使用嵌套for循環(huán)。

我們不妨來看一個例子:

import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
for x in np.nditer(array):
    print(x)
Output:
1
2
3
4
5
6
7
8
9

上述例子是一個二維的數(shù)組,我們使用函數(shù)nditer()后,我們不需要再使用嵌套的for循環(huán)。函數(shù)‘nditer()’成功地f訪問并打印了數(shù)組中的每個值。

我們不妨在來看一個三維數(shù)組的例子,樣例如下:

import numpy as np
array = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])
for x in np.nditer(array):
    print(x)
Output:
1
2
3
4

正如我們在上面的例子中所看到的,函數(shù)nditer()成功地迭代了三維數(shù)組中的每個元素。

4. 函數(shù) ndenumerate()

接著我們來介紹函數(shù)ndenumerate(),該函數(shù)的作用是輸出相應的索引號的對應的值。

樣例代碼如下:

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
for i, x in np.ndenumerate(array):
    print(i, x)
Output:
(0,) 1
(1,) 2
(2,) 3
(3,) 4
(4,) 5
(5,) 6

正如上述例子中,我們在括號內輸出了每個元素的索引號及其相應的值。接著我們再來看一個二維矩陣的例子:

import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for i, x in np.ndenumerate(array):
    print(i, x)
Output:
(0, 0) 1
(0, 1) 2
(0, 2) 3
(1, 0) 4
(1, 1) 5
(1, 2) 6

在上述例子中,我們輸出的第一維表示每個元素的索引號,第二維表示每個元素的值。

5. 結論

本文重點介紹了在Numpy中常用的兩個函數(shù)nditer()以及ndenumerate(),這兩個函數(shù)在高維數(shù)組中循環(huán)遍歷時非常有用,希望大家可以在日常工作中多多使用。

到此這篇關于詳解Python如何循環(huán)遍歷Numpy中的Array的文章就介紹到這了,更多相關Python遍歷Numpy Array內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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