Numpy 遍历数组

发布时间：2023-07-01 15:11:30 所属栏目：教程来源：

导读：Numpy 提供了一个迭代器对象 numpy.nditer，能够实现灵活地访问一个或者多个数组元素，达到遍历数组的目的。

1. 数组元素访问
1.1 按照内存布局打印数组元素
在默认情况下，numpy.nditer 迭代器返回的元素顺序，

Numpy 提供了一个迭代器对象 numpy.nditer，能够实现灵活地访问一个或者多个数组元素，达到遍历数组的目的。

1. 数组元素访问
1.1 按照内存布局打印数组元素
在默认情况下，numpy.nditer 迭代器返回的元素顺序，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。

例如，我们对于新创建的 2×3 的数组，利用 nditer 迭代器进行顺序访问：

arr = np.arange().reshape(,)
arr
Out:
array([[, , ], [, , ]])
for i in np.nditer(arr):print(i, end= )

可以看到，在不增加其他设置的情况下，默认的打印顺序是行序优先（即 C-order）。

在不改变内部布局的情况下，通过该方式进行遍历，并不会改变顺序，例如我们通过迭代上述数组的转置来证明这一点。

for i in np.nditer(arr.T):print(i, end= )

从上述结果可以看出，转置方法并未改变数组元素的存储顺序。

相对应的，我们利用 copy 方法，显式地更改内存顺序，nditer 迭代器的遍历解雇也会发生响应的变化：

for i in np.nditer(arr.T.copy(C)):print(i, end= )

1.2 控制遍历顺序
如果想要改变遍历的顺序，一种是上面案例中提到的，利用 copy 方法来修改内存顺序。当然，nditer 也提供了 order 参数来达到同样的目的。

C order，即是行序优先，跟默认的遍历顺序一致。

print ('以 C 风格顺序排序：')for i in np.nditer(arr, order=C):print(i, end= )

print ('以 F 风格顺序排序：')for i in np.nditer(arr, order=F):print(i, end= )

2. 数组元素修改
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。

在遍历的时候，对数组进行平方计算，生成一个特殊的平方方阵。

arr1 = np.arange().reshape(,)
arr1
Out:array([[ , , , ], [ , , , ], [ , , , ], [, , , ]])
# 指定读写模式for i in np.nditer(arr1, op_flags=[readwrite]):i[...] = i**
arr1
Out:array([[ , , , ], [ , , , ], [ , , , ], [, , , ]])
在读写模式下，arr1 数组发生了变化。

（编辑：汽车网）

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