遍历一个numpy数组
有没有那么冗长的替代方案：
for x in xrange(array.shape[0]):
for y in xrange(array.shape[1]):
do_stuff(x, y)
我想出了这个：
for x, y in itertools.product(map(xrange, array.shape)):
do_stuff(x, y)
这节省了一个缩进，但仍然很丑陋。
我希望看起来像这样的伪代码：
for x, y in array.indices:
do_stuff(x, y)
有没有类似的东西存在？
问题答案：
我认为您正在寻找ndenumerate。
>>> a =numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> for (x,y), value in numpy.ndenumerate(a):
... print x,y
...
0 0
0 1
1 0
1 1
2 0
2 1
关于性能。它比列表理解要慢一些。
X = np.zeros((100, 100, 100))
%timeit list([((i,j,k), X[i,j,k]) for i in range(X.shape[0]) for j in range(X.shape[1]) for k in range(X.shape[2])])
1 loop, best of 3: 376 ms per loop
%timeit list(np.ndenumerate(X))
1 loop, best of 3: 570 ms per loop
如果您担心性能，可以通过查看实现来进一步优化，该实现有ndenumerate两件事，转换为数组并循环。如果知道有数组，则可以调用.coords平面迭代器的属性。
a = X.flat
%timeit list([(a.coords, x) for x in a.flat])
1 loop, best of 3: 305 ms per loop
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主要内容：遍历顺序,指定遍历顺序,修改数组元素值,外部循环使用,迭代多个数组NumPy 提供了一个 nditer 迭代器对象，它可以配合 for 循环完成对数组元素的遍历。 下面看一组示例，使用 arange() 函数创建一个 3*4 数组，并使用 nditer 生成迭代器对象。 示例1： 输出结果： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 遍历顺序 在内存中，Numpy 数组提供了两种存储数据的方式，分别是 C-order（行优先顺序）与 F
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本文向大家介绍Python遍历numpy数组的实例，包括了Python遍历numpy数组的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在用python进行图像处理时，有时需要遍历numpy数组，下面是遍历数组的方法： 以上这篇Python遍历numpy数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。
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