Numpy是Python中常見的數(shù)據(jù)處理庫。Numpy是 Numerical Python的縮寫，它是數(shù)據(jù)科學中經(jīng)常使用的庫。Numpy專門用于處理矩陣運算，因為它包含各式各樣的處理函數(shù)。在本文中，我們主要用于學習如何迭代遍歷訪問矩陣中的元素。

閑話少說，我們直接開始吧！

2. 使用For循環(huán)遍歷

首先我們來看個例子，使用循環(huán)來遍歷數(shù)組，樣例代碼如下：

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

在上面的例子中，我們創(chuàng)建了一個一維數(shù)組，并成功地遍歷訪問了每個值?，F(xiàn)在讓我們來看一個二維矩陣中的例子：

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

正如我們在上面例子中所看到的，我們?nèi)匀荒軌虼蛴〕雒總€單獨的值。因為它是一個二維數(shù)組，所以我們必須使用兩個for循環(huán)來輸出每個單獨的值。這是我們通常迭代二維數(shù)組的方式，但NumPy為我們提供了新的函數(shù)，使得迭代NumPy數(shù)組變得更容易。

3. 函數(shù) nditer()

函數(shù)nditer()主要用于循環(huán)遍歷整個數(shù)組，而無需為每個額外維度使用嵌套for循環(huán)。

我們不妨來看一個例子：

import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
for x in np.nditer(array):
    print(x)
Output:
1
2
3
4
5
6
7
8
9

上述例子是一個二維的數(shù)組，我們使用函數(shù)nditer()后，我們不需要再使用嵌套的for循環(huán)。函數(shù)‘nditer()’成功地f訪問并打印了數(shù)組中的每個值。

我們不妨在來看一個三維數(shù)組的例子，樣例如下：

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

正如我們在上面的例子中所看到的，函數(shù)nditer()成功地迭代了三維數(shù)組中的每個元素。

4. 函數(shù) ndenumerate()

接著我們來介紹函數(shù)ndenumerate(),該函數(shù)的作用是輸出相應的索引號的對應的值。

樣例代碼如下：

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
for i, x in np.ndenumerate(array):
    print(i, x)
Output:
(0,) 1
(1,) 2
(2,) 3
(3,) 4
(4,) 5
(5,) 6

正如上述例子中，我們在括號內(nèi)輸出了每個元素的索引號及其相應的值。接著我們再來看一個二維矩陣的例子：

import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for i, x in np.ndenumerate(array):
    print(i, x)
Output:
(0, 0) 1
(0, 1) 2
(0, 2) 3
(1, 0) 4
(1, 1) 5
(1, 2) 6

在上述例子中，我們輸出的第一維表示每個元素的索引號，第二維表示每個元素的值。