[Python Cookbook] Numpy: Iterating Over Arrays

1. Using for-loop

Iterate along row axis:

1 import numpy as np
2 x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
3 for i in x:
4     print(x)

Output:

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #000000 }
span.s1 { }

[1 2 3]

[4 5 6]

2. Using ndenumerate object

for index, i in np.ndenumerate(x):     print(index,i)

Output:

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #000000 }
span.s1 { }

(0, 0) 1

(0, 1) 2

(0, 2) 3

(1, 0) 4

(1, 1) 5

(1, 2) 6

3. Using nditer object

See: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/arrays.nditer.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/sherrydatascience/p/10206788.html

时间: 2024-08-02 12:41:32

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[转]python与numpy基础

来源于:https://github.com/HanXiaoyang/python-and-numpy-tutorial/blob/master/python-numpy-tutorial.ipynb python与numpy基础 寒小阳(2016年6月) Python介绍 如果你问我没有编程基础,想学习一门语言,我一定会首推给你Python类似伪代码的书写方式,让你能够集中精力去解决问题,而不是花费大量的时间在开发和debug上同时得益于Numpy/Scipy这样的科学计算库,使得其有非常高效

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