Iteración de arrays NumPy

El objeto iterador de NumPy, numpy.nditer, proporciona una forma flexible de acceder a uno o más elementos de un array.

La tarea más básica del iterador es permitir el acceso a los elementos del array.

A continuación, usamos la función arange() para crear un array 2X3 y usamos nditer para iterarlo.

El resultado de salida es:

原始数组是：
[[0 1 2]
 [3 4 5]]


迭代输出元素：
0, 1, 2, 3, 4, 5, 

El ejemplo anterior no usa el orden estándar de C o Fortran; el orden elegido es consistente con el diseño de memoria del array. Esto se hace para mejorar la eficiencia del acceso; por defecto, es el orden de prioridad de filas (row-major order, o C-order).

Esto refleja que, por defecto, solo es necesario acceder a cada elemento sin considerar su orden específico. Podemos ver esto iterando sobre la transpuesta del array anterior y comparándolo con la forma copy que accede a la transpuesta del array en orden C, como en el siguiente ejemplo:

El resultado de salida es:

0, 1, 2, 3, 4, 5, 

0, 3, 1, 4, 2, 5, 

Del ejemplo anterior se puede ver que el orden de iteración de a y a.T es el mismo, es decir, su orden de almacenamiento en memoria también es el mismo, peroa.T.copy(order = 'C')el resultado de su iteración es diferente, porque su forma de almacenamiento no es la misma que las dos anteriores; por defecto, se accede por filas.

Controlar el orden de iteración

• for x in np.nditer(a, order='F'):Fortran order, es decir, prioridad de orden por columnas;
• for x in np.nditer(a.T, order='C'):C order, es decir, prioridad de orden por filas;

El resultado de salida es:

原始数组是：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


原始数组的转置是：
[[ 0 20 40]
 [ 5 25 45]
 [10 30 50]
 [15 35 55]]


以 C 风格顺序排序：
[[ 0 20 40]
 [ 5 25 45]
 [10 30 50]
 [15 35 55]]
0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55, 

以 F 风格顺序排序：
[[ 0 20 40]
 [ 5 25 45]
 [10 30 50]
 [15 35 55]]
0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55,

Se puede forzar al objeto nditer a usar un orden determinado mediante una configuración explícita:

El resultado de salida es:

原始数组是：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


以 C 风格顺序排序：
0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 

以 F 风格顺序排序：
0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55,

Modificar los valores de los elementos en el array

El objeto nditer tiene otro parámetro opcional, op_flags. Por defecto, nditer considera el array a iterar como un objeto de solo lectura (read-only). Para modificar los valores de los elementos del array mientras se itera, es necesario especificar el modo readwrite o writeonly.

El resultado de salida es:

原始数组是：
[[ 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]]

Usar bucle externo

El constructor de la clase nditer tiene el parámetro flags, que puede aceptar los siguientes valores:

Parámetro	Descripción
c_index	Puede rastrear el índice en orden C
f_index	Puede rastrear el índice en orden Fortran
multi_index	Puede rastrear un tipo de índice en cada iteración
external_loop	El valor dado es un array unidimensional con múltiples valores, en lugar de un array de dimensión cero

En el siguiente ejemplo, el iterador recorre cada columna y las combina en un array unidimensional.

El resultado de salida es:

原始数组是：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


修改后的数组是：
[ 0 20 40], [ 5 25 45], [10 30 50], [15 35 55],

Iteración de difusión (broadcast)

Si dos arrays son difundibles (broadcastables), el objeto combinado nditer puede iterarlos simultáneamente. Supongamos que el array a tiene dimensiones 3X4 y el array b tiene dimensiones 1X4, entonces se usa el siguiente iterador (el array b se difunde al tamaño de a).

El resultado de salida es:

第一个数组为：
[[ 0  5 10 15]
 [20 25 30 35]
 [40 45 50 55]]


第二个数组为：
[1 2 3 4]


修改后的数组为：
0:1, 5:2, 10:3, 15:4, 20:1, 25:2, 30:3, 35:4, 40:1, 45:2, 50:3, 55:4,

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