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(xué)中經(jīng)常使用的庫。Numpy專門用于處理矩陣運(yùn)算，因?yàn)樗魇礁鳂拥奶幚砗瘮?shù)。在本文中，我們主要用于學(xué)習(xí)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(gè)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(gè)一維數(shù)組，并成功地遍歷訪問了每個(gè)值?，F(xiàn)在讓我們來看一個(gè)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?cè)谏厦胬又兴吹降模覀內(nèi)匀荒軌虼蛴〕雒總€(gè)單獨(dú)的值。因?yàn)樗且粋€(gè)二維數(shù)組，所以我們必須使用兩個(gè)for循環(huán)來輸出每個(gè)單獨(dú)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(gè)數(shù)組，而無需為每個(gè)額外維度使用嵌套for循環(huán)。

我們不妨來看一個(gè)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(gè)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(gè)值。

我們不妨在來看一個(gè)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?cè)谏厦娴睦又兴吹降模瘮?shù)nditer()成功地迭代了三維數(shù)組中的每個(gè)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(yīng)的索引號(hào)的對(duì)應(yīng)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?cè)诶ㄌ?hào)內(nèi)輸出了每個(gè)元素的索引號(hào)及其相應(yīng)的值。接著我們?cè)賮砜匆粋€(gè)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(gè)元素的索引號(hào)，第二維表示每個(gè)元素的值。