NumPy 數(shù)組迭代

NumPy 迭代器對(duì)象 numpy.nditer 提供了一種靈活訪問(wèn)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)組元素的方式。

迭代器最基本的任務(wù)的可以完成對(duì)數(shù)組元素的訪問(wèn)。

接下來(lái)我們使用 arange() 函數(shù)創(chuàng)建一個(gè) 2X3 數(shù)組，并使用 nditer 對(duì)它進(jìn)行迭代。

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(2,6)
print ('原始數(shù)組是：')
print (a)
print ('\n')
print ('迭代輸出元素：')
for x in np.nditer(a):
    print (x, end=" " )

輸出結(jié)果為：

原始數(shù)組如下：
[[ 0 1 2 3 4 5]
 [ 6 7 8 9 10 11]]

迭代輸出數(shù)組元素如下：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

以上實(shí)例不是使用標(biāo)準(zhǔn) C 或者 Fortran 順序，選擇的順序是和數(shù)組內(nèi)存布局一致的，這樣做是為了提升訪問(wèn)的效率，默認(rèn)是行序優(yōu)先（row-major order，或者說(shuō)是 C-order）。

這反映了默認(rèn)情況下只需訪問(wèn)每個(gè)元素，而無(wú)需考慮其特定順序。我們可以通過(guò)迭代上述數(shù)組的轉(zhuǎn)置來(lái)看到這一點(diǎn)，并與以 C 順序訪問(wèn)數(shù)組轉(zhuǎn)置的 copy 方式做對(duì)比，如下實(shí)例：

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(2,6)
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=" " )

輸出結(jié)果為：

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

0 6 1 7 2 8 3 9 4 10 5 11

從上述實(shí)例可以看出，a 和 a.T 的遍歷順序是一樣的，也就是他們?cè)趦?nèi)存中的存儲(chǔ)順序也是一樣的，但是 a.T.copy(order = 'C') 的遍歷結(jié)果是不同的，那是因?yàn)樗颓皟煞N的存儲(chǔ)方式是不一樣的，默認(rèn)是按行訪問(wèn)。

控制遍歷順序

for x in np.nditer(a, order='F'):Fortran order，即是列序優(yōu)先；for x in np.nditer(a.T, order='C'):C order，即是行序優(yōu)先；

import numpy as np
a = np.arange(0,100,5)
a = a.reshape(4,5)
print ('原始數(shù)組是：')
print (a)
print ('\n')
print ('原始數(shù)組的轉(zhuǎn)置是：')
b = a.T
print (b)
print ('\n')
print ('以 C 風(fēng)格順序排序：')
c = b.copy(order='C')
print (c)
for x in np.nditer(c):
    print (x, end=" " )
print ('\n')
print ('以 F 風(fēng)格順序排序：')
c = b.copy(order='F')
print (c)
for x in np.nditer(c):
    print (x, end=" " )

輸出結(jié)果為：

原始數(shù)組是：
[[ 0 5 10 15 20]
 [25 30 35 40 45]
 [50 55 60 65 70]
 [75 80 85 90 95]]

原始數(shù)組的轉(zhuǎn)置是：
[[ 0 25 50 75]
 [ 5 30 55 80]
 [10 35 60 85]
 [15 40 65 90]
 [20 45 70 95]]

以 C 風(fēng)格順序排序：
[[ 0 25 50 75]
 [ 5 30 55 80]
 [10 35 60 85]
 [15 40 65 90]
 [20 45 70 95]]
0 25 50 75 5 30 55 80 10 35 60 85 15 40 65 90 20 45 70 95 

以 F 風(fēng)格順序排序：
[[ 0 25 50 75]
 [ 5 30 55 80]
 [10 35 60 85]
 [15 40 65 90]
 [20 45 70 95]]
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

可以通過(guò)顯式設(shè)置，來(lái)強(qiáng)制 nditer 對(duì)象使用某種順序：

import numpy as np
a = np.arange(0,100,5)
a = a.reshape(4,5)
print ('原始數(shù)組是：')
print (a)
print ('\n')
print ('以 C 風(fēng)格順序排序：')
for x in np.nditer(a, order = 'C'):
    print (x, end=", " )
print ('\n')
print ('以 F 風(fēng)格順序排序：')
for x in np.nditer(a, order = 'F'):
    print (x, end=" " )

輸出結(jié)果為：

原始數(shù)組是：
[[ 0 5 10 15 20]
 [25 30 35 40 45]
 [50 55 60 65 70]
 [75 80 85 90 95]]

以 C 風(fēng)格順序排序：
0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 

以 F 風(fēng)格順序排序：
0 25 50 75 5 30 55 80 10 35 60 85 15 40 65 90 20 45 70 95

修改數(shù)組中元素的值

nditer 對(duì)象有另一個(gè)可選參數(shù) op_flags。 默認(rèn)情況下，nditer 將視待迭代遍歷的數(shù)組為只讀對(duì)象(read-only)，為了在遍歷數(shù)組的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)組元素值得修改，必須指定 read-write 或者 write-only 的模式。

import numpy as np
a = np.arange(0,100,5)
a = a.reshape(4,5)
print ('原始數(shù)組是：')
print (a)
print ('\n')
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):
    x[...]=2*x
print ('修改后的數(shù)組是：')
print (a)

輸出結(jié)果為：

原始數(shù)組是：
[[ 0 5 10 15 20]
 [25 30 35 40 45]
 [50 55 60 65 70]
 [75 80 85 90 95]]

修改后的數(shù)組是：
[[ 0 10 20 30 40]
 [ 50 60 70 80 90]
 [100 110 120 130 140]
 [150 160 170 180 190]]

使用外部循環(huán)

nditer類的構(gòu)造器擁有flags參數(shù)，它可以接受下列值：

在下面的實(shí)例中，迭代器遍歷對(duì)應(yīng)于每列，并組合為一維數(shù)組。

import numpy as np
a = np.arange(0,100,5)
a = a.reshape(4,5)
print ('原始數(shù)組是：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的數(shù)組是：')
for x in np.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'F'):
    print (x, end=" " )

輸出結(jié)果為：

原始數(shù)組是：
[[ 0 5 10 15 20]
 [25 30 35 40 45]
 [50 55 60 65 70]
 [75 80 85 90 95]]
修改后的數(shù)組是：
[ 0 25 50 75] [ 5 30 55 80] [10 35 60 85] [15 40 65 90] [20 45 70 95]

廣播迭代

如果兩個(gè)數(shù)組是可廣播的，nditer 組合對(duì)象能夠同時(shí)迭代它們。 假設(shè)數(shù)組 a 的維度為 3X4，數(shù)組 b 的維度為 1X4 ，則使用以下迭代器（數(shù)組 b 被廣播到 a 的大?。?/p>

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print ('第一個(gè)數(shù)組為：')
print (a)
print ('\n')
print ('第二個(gè)數(shù)組為：')
b = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = int)
print (b)
print ('\n')
print ('修改后的數(shù)組為：')
for x,y in np.nditer([a,b]):
    print ("%d:%d" % (x,y), end=" " )

輸出結(jié)果為：

第一個(gè)數(shù)組為：
[[ 0 5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]
第二個(gè)數(shù)組為：
[1 2 3 4]
修改后的數(shù)組為：
0:1, 5:2, 10:3, 15:4, 20:1, 25:2, 30:3, 35:4, 40:1, 45:2, 50:3, 55:4,