如何解决NumPy:使用nditer迭代numpy数组的外部尺寸
用简单的方式控制迭代比较容易for
:
In [17]: a
Out[17]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
In [18]: for row in a:
...: print(row)
...:
[0 1 2]
[3 4 5]
这样做nditer
很尴尬。除非您需要cython
如页面结尾所述使用广播,否则nditer
不会提供任何速度优势。即使有了cython
,我的速度也memoryviews
超过了nditer
。
看看np.ndindex
。它创建一个尺寸减小的虚拟数组,并对此进行nditer:
In [20]: for i in np.ndindex(a.shape[0]):
...: print(a[i,:])
...:
[[0 1 2]]
[[3 4 5]]
得到它了:
In [31]: for x in np.nditer(a.T.copy(), flags=['external_loop'], order='F'):
...: print(x)
[0 1 2]
[3 4 5]
就像我说的-尴尬
解决方法
我无法遍历numpy数组的外轴。
import numpy as np
a = np.arange(2*3).reshape(2,3)
it = np.nditer(a)
for i in it:
print i
正如人们所期望的那样:
0
1
2
3
4
5
但是,我希望输出为三分之二,这样我就遍历了外轴:
(0,1,2)
(3,4,5)
我知道可以通过多种方式实现此目标,但是在仔细阅读nditer文档之后,我似乎找不到使用nditer的解决方案。我以此为契机学习nditer。因此,我宁愿不使用其他解决方案,除非它确实更有效或更有效。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。