Python中遍历循环,numpy for循环

　　Numpy是Python中的一个通用数据处理库，常用于数据科学。在本文中，我们将学习如何遍历访问矩阵中的元素，以供参考。

目录

1. 引言

　　Numpy是Python中的一个通用数据处理库。Numpy是Numerical Python的缩写，是数据科学中经常用到的库。Numpy专门用于处理矩阵运算，因为它包含了各种处理函数。在本文中，我们主要用来学习如何遍历访问矩阵中的元素。

　　废话少说，我们开始吧！

2. 使用For循环遍历

　　让我们先来看一个例子，使用一个循环来遍历一个数组。示例代码如下：

　　将numpy作为np导入

　　array=np.array([1，2，3，4，5，6])

　　对于数组：中的x

　　打印(x)

　　输出：

　　一个

　　2

　　三

　　四

　　五

　　六

　　在上面的例子中，我们创建了一个一维数组，并成功地遍历了每个值。现在让我们看一个二维矩阵中的例子：

　　将numpy作为np导入

　　array=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]])

　　对于数组：中的x

　　对于x:中的y

　　打印(y)

　　输出：

　　一个

　　2

　　三

　　四

　　五

　　六

　　正如我们在上面的例子中看到的，我们仍然可以打印出每个单独的值。因为它是一个二维数组，所以我们必须使用两个for循环来输出每个单独的值。这是我们通常迭代二维数组的方式，但是NumPy为我们提供了新的函数，使得迭代NumPy数组更加容易。

3. 函数 nditer()

　　函数nditer()主要用于遍历整个数组，而不是对每个额外的维度使用嵌套的for循环。

　　让我们来看一个例子：

　　将numpy作为np导入

　　array=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]，[7，8，9]])

　　对于np.nditer(array):中的x

　　打印(x)

　　输出：

　　一个

　　2

　　三

　　四

　　五

　　六

　　七

　　八

　　九

　　上面的例子是一个二维数组。在我们使用函数nditer()之后，我们不再需要使用嵌套的for循环。函数 nditer()成功地访问并打印了数组中的每个值。

　　让我们来看一个三维数组的例子。示例如下：

　　将numpy作为np导入

　　array=np.array([[[1]，[2]]，[[3]，[4]])

　　对于np.nditer(array):中的x

　　打印(x)

　　输出：

　　一个

　　2

　　三

　　四

　　正如我们在上面的例子中看到的，函数nditer()成功地遍历了三维数组中的每个元素。

4. 函数 ndenumerate()

　　然后我们引入函数ndenumerate()，用来输出对应索引号的对应值。

　　示例代码如下：

　　将numpy作为np导入

　　array=np.array([1，2，3，4，5，6])

　　对于I，x在np.ndenumerate(数组):中

　　打印(I，x)

　　输出：

　　(0,) 1

　　(1,) 2

　　(2,) 3

　　(3,) 4

　　(4,) 5

　　(5,) 6

　　和上面的例子一样，我们输出每个元素的索引号和它在括号中对应的值。然后让我们看一个二维矩阵的例子：

　　将numpy作为np导入

　　array=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]])

　　对于I，x在np.ndenumerate(数组):中

　　打印(I，x)

　　输出：

　　(0, 0) 1

　　(0, 1) 2

　　(0, 2) 3

　　(1, 0) 4

　　(1, 1) 5

　　(1, 2) 6

　　在上面的例子中，我们输出的第一维表示每个元素的索引号，第二维表示每个元素的值。

5. 结论

　　本文重点介绍Numpy中常用的两个函数，即nditer()和ndenumerate()。这两个函数在遍历高维数组时非常有用。希望大家在日常工作中多使用它们。

　　这就是关于Python如何在Numpy中遍历数组的文章。关于Python遍历Numpy数组的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望你以后能支持热门的IT软件开发工作室！

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