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导读 | 本文主要介绍了 NumPy 迭代数组的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 |
迭代数组
NumPy 中引入了 nditer 对象来提供一种对于数组元素的访问方式。
一、单数组迭代
1. 使用 nditer 访问数组的每个元素
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>for x in np.nditer(a): | |
print(x, end=' ') | |
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | |
# 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:>>>for x in np.nditer(a.T): | |
print(x, end=' ') | |
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | |
>>>for x in np.nditer(a.T.copy(order='C')): | |
print(x, end=' ') | |
0 4 8 1 5 9 2 6 10 3 7 11 |
2. 控制数组元素的迭代顺序
使用参数 order 控制元素的访问顺序,参数的可选值有:
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>for x in np.nditer(a, order='C'): | |
print(x, end=' ') | |
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>for x in np.nditer(a, order='F'): | |
print(x, end=' ') | |
0 4 8 1 5 9 2 6 10 3 7 11 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>for x in np.nditer(a, order='K'): | |
print(x, end=' ') | |
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>for x in np.nditer(a, order='A'): | |
print(x, end=' ') | |
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
3. 修改数组值
在使用 nditer 对象迭代数组时,默认情况下是只读状态。因此,如果需要修改数组,可以使用参数 op_flags = ‘readwrite’ or ‘writeonly’ 来标志为读写或只读模式。
此时,nditer 在迭代时将生成可写的缓冲区数组,可以在此进行修改。为了在修改后,可以将修改的数据回写到原始位置,需要在迭代结束后,抛出迭代结束信号,有两种方式:
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a) | |
>>>with np.nditer(a, op_flags=['readwrite']) as it: | |
for x in it: | |
x += 10 | |
>>>print(a) | |
[[0 1 2 3] | |
[4 5 6 7] | |
[8 9 10 11]] | |
[[10 11 12 13] | |
[14 15 16 17] | |
[18 19 20 21]] |
4. 使用外部循环,跟踪索引或多索引
以上操作在迭代过程中,都是逐元素进行的,这虽然简单,但是效率不高。可以使用参数 flags 让 nditer 迭代时提供更大的块。并可以通过强制设定 C 和 F 顺序,得到不同的块大小。
# 默认情况下保持本机的内存顺序,迭代器提供单一的一维数组 | |
# 'external_loop' 给出的值是具有多个值的一维数组,而不是零维数组 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a) | |
>>>for x in np.nditer(a, flags=['external_loop']): | |
print(x, end=' ') | |
[[0 1 2 3] | |
[4 5 6 7] | |
[8 9 10 11]] | |
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11], | |
# 设定 'F' 顺序 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a) | |
>>>for x in np.nditer(a, flags=['external_loop'], order='F'): | |
print(x, end=' ') | |
[[0 1 2 3] | |
[4 5 6 7] | |
[8 9 10 11]] | |
[0 4 8], [1 5 9], [2 6 10], [3 7 11], | |
# 'c_index' 可以通过 it.index 跟踪 'C‘顺序的索引 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a) | |
>>>it = np.nditer(a, flags=['c_index']) | |
>>>for x in it: | |
print("{}: ({})".format(x, it.index)) | |
[[0 1 2 3] | |
[4 5 6 7] | |
[8 9 10 11]] | |
0: (0) | |
1: (1) | |
2: (2) | |
3: (3) | |
4: (4) | |
5: (5) | |
6: (6) | |
7: (7) | |
8: (8) | |
9: (9) | |
10: (10) | |
11: (11) | |
# 'f_index' 可以通过 it.index 跟踪 'F‘顺序的索引 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a) | |
>>>it = np.nditer(a, flags=['c_index']) | |
>>>for x in it: | |
print("{}: ({})".format(x, it.index)) | |
[[0 1 2 3] | |
[4 5 6 7] | |
[8 9 10 11]] | |
0: (0) | |
1: (3) | |
2: (6) | |
3: (9) | |
4: (1) | |
5: (4) | |
6: (7) | |
7: (10) | |
8: (2) | |
9: (5) | |
10: (8) | |
11: (11) | |
# 'multi_index' 可以通过 it.multi_index 跟踪数组索引 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a) | |
>>>it = np.nditer(a, flags=['multi_index']) | |
>>>for x in it: | |
print("{}: {}".format(x, it.multi_index)) | |
[[0 1 2 3] | |
[4 5 6 7] | |
[8 9 10 11]] | |
0: (0, 0) | |
1: (0, 1) | |
2: (0, 2) | |
3: (0, 3) | |
4: (1, 0) | |
5: (1, 1) | |
6: (1, 2) | |
7: (1, 3) | |
8: (2, 0) | |
9: (2, 1) | |
10: (2, 2) | |
11: (2, 3) | |
external_loop 与 multi_index、c_index、c_index 不可同时使用,否则将引发错误 ValueError: Iterator flag EXTERNAL_LOOP cannot be used if an index or multi-index is being tracked |
5. 以特定数据类型迭代
当需要以其它的数据类型来迭代数组时,有两种方法:
# 临时副本 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a.dtype) | |
>>>it = np.nditer(a, op_flags=['readonly', 'copy'],op_dtypes=[np.float64]) | |
>>>for x in it: | |
print("{}".format(x), end=',') | |
int32 | |
0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, | |
# 缓冲模式 | |
>>>a = np.arange(12).reshape(3, 4) | |
>>>print(a.dtype) | |
>>>it = np.nditer(a, flags=['buffered'],op_dtypes=[np.float64]) | |
>>>for x in it: | |
print("{}".format(x), end=',') | |
int32 | |
0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, | |
注意 | |
默认情况下,转化会执行“安全”机制,如果不符合 NumPy 的转换规则,会引发异常:TypeError: Iterator operand 0 dtype could not be cast from dtype('float64') to dtype('float32') according to the rule 'safe' |
二、广播数组迭代
如果不同形状的数组是可广播的,那么 dtype 可以迭代多个数组。
3) | a = np.arange(|
6).reshape(2,3) | b = np.arange(|
for x, y in np.nditer([a,b]): | |
print("%d:%d" % (x,y), end=' ') | |
0:0 1:1 2:2 0:3 1:4 2:5 |
到此这篇关于 NumPy 迭代数组的实现的文章就介绍到这了
正文完
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