NumPy遍历数组

NumPy 提供了一个 nditer 迭代器对象，它可以配合 for 循环完成对数组元素的遍历。

下面看一组示例，使用 arange() 函数创建一个 3*4 数组，并使用 nditer 生成迭代器对象。

示例1：

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
#使用nditer迭代器,并使用for进行遍历
for x in np.nditer(a):
   print(x)

输出结果：

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

遍历顺序

在内存中，Numpy 数组提供了两种存储数据的方式，分别是 C-order（行优先顺序）与 Fortrant-order（列优先顺序）。那么 nditer 迭代器又是如何处理具有特定存储顺序的数组呢？其实它选择了一种与数组内存布局一致的顺序，之所以这样做，是为了提升数据的访问效率。

在默认情况下，当我们遍历数组中元素的时候，不需要考虑数组的存储顺序，这一点可以通过遍历上述数组的转置数组来验证。

示例 2：

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
#a的转置数组
b = a.T
print (b)
for x in np.nditer(b):
   print(x，end=",")

输出结果：

#转置数组b
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]

#a转置后的遍历输出
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

从示例 1、2 的输出结果可以看出，a 和 a.T 的遍历顺序是一样的，也就是说，它们在内存中的存储顺序是一样的。

下面以 C 样式访问转置数组的副本。示例 3 如下：

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5).reshape(3,4)
#copy方法生成数组副本
for x in np.nditer(a.T.copy(order='C')):
    print (x, end=", " )

输出结果：

0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55,

通过示例 3 可知 a.T.copy(order = 'C') 的遍历结果与示例 1、2 的数组遍历结果不一样。究其原因，就是因为它们在内存中的存储方式不一样。

指定遍历顺序

您可以通过 nditer 对象的order参数来指定数组的遍历的顺序。示例 4 如下：

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print(a)

for x in np.nditer(a, order = 'C'):
   print (x,end=",") 

for x in np.nditer(a, order = 'F'):
   print (x,end=",")

输出结果如下：

#c=order行顺序
0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,
#F-order列顺序
0,20,40,5,25,45,10,30,50,15,35,55,

修改数组元素值

nditer 对象提供了一个可选参数op_flags，它表示能否在遍历数组时对元素进行修改。它提供了三种模式，如下所示：

1) read-only

只读模式，在这种模式下，遍历时不能修改数组中的元素。

2) read-write

读写模式，遍历时可以修改元素值。

3) write-only

只写模式，在遍历时可以修改元素值。

示例如下：

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4) 
print ("原数组是:",a)
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):
    x[...]=2*x
print ('修改后的数组是：',a)

最后输出结果如下：

原数组是:
[[ 0  5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
修改后的数组是： 
[[ 0  10  20  30]
[ 40  50  60  70]
[ 80  90 100 110]]

外部循环使用

nditer 对象的构造函数有一个“flags”参数，它可以接受以下参数值（了解即可）：

flags参数说明

参数值	描述说明
c_index	可以跟踪 C 顺序的索引。
f_index	可以跟踪 Fortran 顺序的索引。
multi_index	每次迭代都会跟踪一种索引类型。
external_loop	返回的遍历结果是具有多个值的一维数组。

示例 6 如下：

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print("原数组",a)
#修改后数组
for x in np.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'F'):
   print(x)

结果输出：

原数组: 
[[ 0  5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
#修改后的一维数组
[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]

迭代多个数组

如果两个数组都能够被广播，那么 nditer 对象就可以同时对它们迭代。

假设数组 a 的维度是 3*4，另一个数组 b 的维度是 1*4 （即维度较小的数组 b 可以被广播到数组 a 中），示例如下：

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print (a)
b = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = int)
print (b） 
#广播迭代
for x,y in np.nditer([a,b]):
    print ("%d:%d" % (x,y),end=",")

输出结果是：

0:1,5:2,10:3,15:4,20:1,25:2,30:3,35:4,40:1,45:2,50:3,55:4,