详解Python如何循环遍历Numpy中的Array

目录
  • 1. 引言
  • 2. 使用For循环遍历
  • 3. 函数 nditer()
  • 4. 函数 ndenumerate()
  • 5. 结论

1. 引言

Numpy是Python中常见的数据处理库。Numpy是 Numerical Python的缩写，它是数据科学中经常使用的库。Numpy专门用于处理矩阵运算，因为它包含各式各样的处理函数。在本文中，我们主要用于学习如何迭代遍历访问矩阵中的元素。

闲话少说，我们直接开始吧！

2. 使用For循环遍历

首先我们来看个例子，使用循环来遍历数组，样例代码如下：

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，我们创建了一个一维数组，并成功地遍历访问了每个值。现在让我们来看一个二维矩阵中的例子：

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

正如我们在上面例子中所看到的，我们仍然能够打印出每个单独的值。因为它是一个二维数组，所以我们必须使用两个for循环来输出每个单独的值。这是我们通常迭代二维数组的方式，但NumPy为我们提供了新的函数，使得迭代NumPy数组变得更容易。

3. 函数 nditer()

函数nditer()主要用于循环遍历整个数组，而无需为每个额外维度使用嵌套for循环。

我们不妨来看一个例子：

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

上述例子是一个二维的数组，我们使用函数nditer()后，我们不需要再使用嵌套的for循环。函数‘nditer()’成功地f访问并打印了数组中的每个值。

我们不妨在来看一个三维数组的例子，样例如下：

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

正如我们在上面的例子中所看到的，函数nditer()成功地迭代了三维数组中的每个元素。

4. 函数 ndenumerate()

接着我们来介绍函数ndenumerate(),该函数的作用是输出相应的索引号的对应的值。

样例代码如下：

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，我们在括号内输出了每个元素的索引号及其相应的值。接着我们再来看一个二维矩阵的例子：

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，我们输出的第一维表示每个元素的索引号，第二维表示每个元素的值。

5. 结论

本文重点介绍了在Numpy中常用的两个函数nditer()以及ndenumerate()，这两个函数在高维数组中循环遍历时非常有用，希望大家可以在日常工作中多多使用。

到此这篇关于详解Python如何循环遍历Numpy中的Array的文章就介绍到这了,更多相关Python遍历Numpy Array内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python中Numpy的深拷贝和浅拷贝

    Python中Numpy的深拷贝和浅拷贝

    目录 1. 引言 2. 浅拷贝 2.1 问题引入 2.2 问题剖析 3. 深拷贝 3.1 举个栗子 3.2 探究原因 4. 技巧总结 4.1 判断是否指向同一内存 4.2 其他数据类型 5. 总结 1. 引言 深拷贝和浅拷贝是Python中重要的概念,本文重点介绍在NumPy中深拷贝和浅拷贝相关操作的定义和背后的原理.闲话少说,我们直接开始吧! 2. 浅拷贝 2.1 问题引入 我们来举个栗子,如下所示我们有两个数组a和b,样例代码如下: import numpy as np a = np.arr

  • Python数据分析 Numpy 的使用方法

    目录 简介 多维数组创建 数组的数据类型 数组维度 简介 使用 Python 进行数据分析时,比较常用的库有 Numpy.Pandas.Matplotlib,本篇文章就来说一下 Numpy 的使用方法,编辑器就使用上篇文章说过的 Jupyter. Numpy 是一个Python扩展库,专门做科学计算,也是大部分 Python 科学计算库的基础,Numpy 提供了多维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,可以进行索引.切片.迭代等操作. 我们可以使用以下命令进行安装: pip in

  • python中NumPy的安装与基本操作

    目录 Numpy是什么 NumPy的安装 多维数组 创建多维数组 多维数组的常用属性 多维数组的基本操作 数组的算术运算 数组的自身运算 随机数组 索引.切片.迭代 总结 Numpy是什么 很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. NumPy是一个高性能的科学计算和数据

  • 利用Python NumPy库及Matplotlib库绘制数学函数图像

    利用Python NumPy库及Matplotlib库绘制数学函数图像

    目录 前言 NumPy与Matplotlib 函数绘图 所需库函数语法 导入所需模块 一元一次函数 一元二次函数 指数函数 正弦函数 余弦函数 高级玩法 总结 前言 最近开始学习数学了,有一些题目的函数图像非常有特点,有一些函数图像手绘比较麻烦,那么有没有什么办法做出又标准又好看的数学函数图像呢? 答案是有很多的,有很多不错的软件都能画出函数图像,但是,我想到了Python的数据可视化.Python在近些年非常火热,在数据分析以及深度学习等方面得到广泛地运用,其丰富的库使其功能愈加强大. 这里我

  • 初识python的numpy模块

    目录 一.array类型 1.1array类型的基本使用 1.2对更高维度数据的处理 1.3Numpy创建特殊类型的array类型 1.3.1生成全为0或全为1的array 1.3.2np.arrange()和np.linspace() 1.4Numpy基础计算演示 二.线性代数相关 三.矩阵的高级函数-随机数矩阵 四.总结 Numpy是Numerical Python extensions的缩写,字面意思是Python数值计算扩展.Numpy是python中众多机器学习库的依赖,这些库通过Nu

  • python中的Numpy二维数组遍历与二维数组切片后遍历效率比较

    在python-numpy使用中,可以用双层 for循环对数组元素进行访问,也可以切片成每一行后进行一维数组的遍历. 代码如下: import numpy as np import time NUM = 160 a=np.random.random((NUM,NUM)) start = time.time() for i in range(NUM):     for j in range(NUM):         if a[i][j] == 1.0:             pass end1

  • 详解Python如何循环遍历Numpy中的Array

    目录 1. 引言 2. 使用For循环遍历 3. 函数 nditer() 4. 函数 ndenumerate() 5. 结论 1. 引言 Numpy是Python中常见的数据处理库.Numpy是 Numerical Python的缩写,它是数据科学中经常使用的库.Numpy专门用于处理矩阵运算,因为它包含各式各样的处理函数.在本文中,我们主要用于学习如何迭代遍历访问矩阵中的元素. 闲话少说,我们直接开始吧! 2. 使用For循环遍历 首先我们来看个例子,使用循环来遍历数组,样例代码如下: imp

  • 详解python的循环

    详解python的循环

    目录 range函数的使用 第一种创建方式 第二种创建方式 第三种创建方式 判断指定的数有没有在当前序列中 循环结构 总结 range函数的使用 作为循环遍历的对象 第一种创建方式 r=range(10) print(r)#range(0,10) print(list(r)) 默认从零开始,默认步长为1 range(0, 10) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 第二种创建方式 指定了初始值1,到10结束,不包含10,默认步长为1 '''第二种创建方式,给了两个参数(

  • 详解Python 实现元胞自动机中的生命游戏(Game of life)

    详解Python 实现元胞自动机中的生命游戏(Game of life)

    简介 细胞自动机(又称元胞自动机),名字虽然很深奥,但是它的行为却是非常美妙的.所有这些怎样实现的呢?我们可以把计算机中的宇宙想象成是一堆方格子构成的封闭空间,尺寸为N的空间就有NN个格子.而每一个格子都可以看成是一个生命体,每个生命都有生和死两种状态,如果该格子生就显示蓝色,死则显示白色.每一个格子旁边都有邻居格子存在,如果我们把33的9个格子构成的正方形看成一个基本单位的话,那么这个正方形中心的格子的邻居就是它旁边的8个格子. 每个格子的生死遵循下面的原则: 1． 如果一个细胞周围有3个细胞

  • 详解Python的循环结构知识点

    循环结构的应用场景 如果在程序中我们需要重复的执行某条或某些指令,例如用程序控制机器人踢足球,如果机器人持球而且还没有进入射门范围,那么我们就要一直发出让机器人向球门方向奔跑的指令.当然你可能已经注意到了,刚才的描述中其实不仅仅有需要重复的动作,还有我们上一个章节讲到的分支结构.再举一个简单的例子,比如在我们的程序中要实现每隔1秒中在屏幕上打印一个"hello, world"这样的字符串并持续一个小时,我们肯定不能够将print('hello, world')这句代码写上3600遍,如

  • 详解Python中for循环的定义迭代方法

    详解Python中for循环的定义迭代方法

    目录 Python的 for 循环 遍历字典 range()功能 break语句 和continue语句 else语句 Python的 for 循环 Python 是基于集合的迭代. for <var> in <iterable>: # <iterable>是对象的集合--例如,列表或元组. <statement(s)> # 循环体 a = ['曹操', '孫権', '劉備'] for i in a: print(i) 输出: 曹操孫権劉備 可迭代对象 ,可

  • 详解Python NumPy中矩阵和通用函数的使用

    详解Python NumPy中矩阵和通用函数的使用

    目录 一.创建矩阵 二.从已有矩阵创建新矩阵 三.通用函数 四.算术运算 在NumPy中,矩阵是 ndarray 的子类,与数学概念中的矩阵一样,NumPy中的矩阵也是二维的,可以使用 mat . matrix 以及 bmat 函数来创建矩阵. 一.创建矩阵 mat 函数创建矩阵时,若输入已为 matrix 或 ndarray 对象,则不会为它们创建副本. 因此,调用 mat() 函数和调用 matrix(data, copy=False) 等价. 1) 在创建矩阵的专用字符串中,矩阵的行与行之

  • 详解Python如何在多层循环中使用break/continue

    详解Python如何在多层循环中使用break/continue

    关于break/continue这两个关键字在平常的使用过程中一直比较迷糊.好不容易理解了吧,过段时间不使用好像忘记了什么.这个问题也是很多初学者比较容易提及的问题. 先通过一个简单的单层循环来了解一下这两个关键字的使用. print('=============单层循环使用=============') for n in range(10): if n == 9: print('退出当前循环,当前n = ', n) break elif n == 4: print('跳过当前循环,当前n =

  • 详解Python中迭代器和生成器的原理与使用

    详解Python中迭代器和生成器的原理与使用

    目录 1.可迭代对象.迭代器 1.1概念简介 1.2可迭代对象 1.3迭代器 1.4区分可迭代对象和迭代器 1.5可迭代对象和迭代器的关系 1.6可迭代对象和迭代器的工作机制 1.7自己动手创建可迭代对象和迭代器 1.8迭代器的优势 1.9迭代器的缺点和误区 1.10python自带的迭代器工具itertools 2.生成器 2.1生成器的创建方法 2.2生成器方法 2.3生成器的优势 2.4生成器应用场景 3.生成器节省内存.迭代器不节省内存 3.1可迭代对象 3.2迭代器 3.3生成器 3.

  • 一文详解Python中生成器的原理与使用

    目录 什么是生成器 迭代器和生成器的区别 创建方式 生成器表达式 基本语法 生成器函数 yield关键字 yield和return yield的使用方法 生成器函数的基本使用 send的使用 可迭代对象的优化 总结 我们学习完推导式之后发现,推导式就是在容器中使用一个for循环而已,为什么没有元组推导式? 原因就是“元组推导式”的名字不是这样的,而是叫做生成器表达式. 什么是生成器 生成器表达式本质上就是一个迭代器,是定义迭代器的一种方式,是允许自定义逻辑的迭代器.生成器使用generator表

  • 详解Python中enumerate函数的使用

    Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱,你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法. enumerate() 函数属于非常有用的高级用法,而对于这一点,很多初学者甚至中级学者都没有意识到.这个函数的基本应用就是用来遍历一个集合对象,它在遍历的同时还可以得到当前元素的索引位置. 我们看一个例子: names = ["Alice","Bob","Carl"] for index,value in enumerate(n

随机推荐