NumPy 数组迭代

数组迭代

迭代意味着逐一遍历元素。

当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。

如果我们对 1-D 数组进行迭代，它将逐一遍历每个元素。

迭代 2-D 数组

在 2-D 数组中，它将遍历所有行。

如需返回实际值、标量，我们必须迭代每个维中的数组。

迭代 3-D 数组

在 3-D 数组中，它将遍历所有 2-D 数组。

要返回实际值、标量，我们必须迭代每个维中的数组。

使用 nditer() 迭代数组

函数 nditer() 是一个辅助函数，从非常基本的迭代到非常高级的迭代都可以使用。它解决了我们在迭代中面临的一些基本问题，让我们通过例子进行介绍。

迭代每个标量元素

在基本的 for 循环中，迭代遍历数组的每个标量，我们需要使用 n 个 for 循环，对于具有高维数的数组可能很难编写。

迭代不同数据类型的数组

我们可以使用 op_dtypes 参数，并传递期望的数据类型，以在迭代时更改元素的数据类型。

NumPy 不会就地更改元素的数据类型（元素位于数组中），因此它需要一些其他空间来执行此操作，该额外空间称为 buffer，为了在 nditer() 中启用它，我们传参 flags=['buffered']。

以不同的步长迭代

我们可以使用过滤，然后进行迭代。

使用 ndenumerate() 进行枚举迭代

枚举是指逐一提及事物的序号。

有时，我们在迭代时需要元素的相应索引，对于这些用例，可以使用 ndenumerate() 方法。