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在ndarray的某些(但不是所有)维度上迭代

iterator numpy python

user52366 · 技术社区 · 6 年前

我在python中有一个三维ndarray,并希望以元素方式沿着三个边距中的两个进行迭代。

更确切地说,例如,我希望遍历所有(x,y)对,但将z数据作为数组保存在一起。

[ f(z) for z in all_xy_pairs(the_ndarray) if g(z) == True ]

我想用“重塑”这个词如下

import numpy as np
# silly example
ii=np.arange(0,3*9,1).reshape(3,3,3)
[ z for z in ii.reshape(9,-1) if z[1]>10 ]

但是我更喜欢一个迭代器,我可以通过它来传递要迭代的数组边距(在上面的例子中,边距=[0,1]。在伪代码中,上面的示例将变成

[ z for z in iterate_over_margins(ii, margins=[0,1]) if z[1]>10 ]

nditer 但这不符合我的要求。

2 回复 | 直到 6 年前

user545424 6 年前

您可以通过沿着这些列索引来选择麻木数组的某些行/列,即 z[i,j,k] . 为了选择 全部的 可以使用的特定维度中的元素 :

for i in range(z.shape[0]):
    for j in range(z.shape[2]):
        print(z[i,:,j])

javidcf 6 年前

这回答了一个稍微不同的问题,但是,正如您肯定知道的,NumPy通常从使用矢量化操作中受益匪浅,因此如果 f 和 g 可以矢量化,也可以考虑对包含序列中所有迭代元素的数组进行操作。你可以通过一些重塑:

import numpy as np

# "Unrolls" an array along the given axes
def unroll_axis(a, axis):
    a = np.asarray(a)
    # This so it works with a single dimension or a sequence of them
    axis = np.atleast_1d(axis)
    # Put unrolled axes at the beginning
    a = np.moveaxis(a, axis, range(len(axis)))
    # Unroll
    return a.reshape((-1,) + a.shape[len(axis):])

# Example
a = np.arange(27).reshape((3, 3, 3))
print(unroll_axis(a, (0, 2)))
# [[ 0  3  6]
#  [ 1  4  7]
#  [ 2  5  8]
#  [ 9 12 15]
#  [10 13 16]
#  [11 14 17]
#  [18 21 24]
#  [19 22 25]
#  [20 23 26]]

克 和是矢量化的,你可以

the_array_unrolled = unroll_axis(the_array, (0, 2))
result = f(the_array_unrolled[g(the_array_unrolled)])

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