NumPy包（下） python笔记扩展

9.迭代数组

nditer 是 NumPy 中的一个强大的迭代器对象，用于高效地遍历多维数组。nditer 提供了多种选项和控制参数，使得数组的迭代更加灵活和高效。

控制参数

nditer 提供了多种控制参数，用于控制迭代的行为。

1.order 参数

order 参数用于指定数组的遍历顺序。默认情况下，nditer 按照 C 风格（行优先）遍历数组。

• C 风格（行优先）: order='C'

• Fortran 风格（列优先）: order='F'

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
​
# 使用 C 风格遍历数组
for x in np.nditer(arr, order='C'):
    print(x)
# 输出:
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6
​
# 使用 Fortran 风格遍历数组
for x in np.nditer(arr, order='F'):
    print(x)
# 输出:
# 1
# 4
# 2
# 5
# 3
# 6

2.flags 参数

flags 参数用于指定迭代器的额外行为。

• multi_index: 返回每个元素的多维索引。

• external_loop: 返回一维数组而不是单个元素，减少函数调用的次数，从而提高性能。

# 创建一个三维数组
    arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
​
    # 使用 nditer 遍历数组并获取多维索引
    it = np.nditer(arr, flags=['multi_index'])
    for x in it:
        print(f"Element: {x}, Index: {it.multi_index}")
​
# 输出：
# Element: 1, Index: (0, 0, 0)
# Element: 2, Index: (0, 0, 1)
# Element: 3, Index: (0, 1, 0)
# Element: 4, Index: (0, 1, 1)
# Element: 5, Index: (1, 0, 0)
# Element: 6, Index: (1, 0, 1)
# Element: 7, Index: (1, 1, 0)
# Element: 8, Index: (1, 1, 1)
​
​
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 使用外部循环遍历数组
for x in np.nditer(arr, flags=['external_loop'], order='F'):
    print(x)
# 输出:
# [1 4]
# [2 5]
# [3 6]

3.op_flags 参数

op_flags 参数用于指定操作数的行为。

• readonly: 只读操作数。

• readwrite: 读写操作数。

• writeonly: 只写操作数。

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
​
# 使用读写操作数遍历数组
for x in np.nditer(arr, op_flags=['readwrite']):
    x[...] = 2 * x
​
print(arr)
# 输出:
# [[ 2  4  6]
#  [ 8 10 12]]

10.数组操作

10.1 数组变维

函数名称	函数介绍
reshape	在不改变数组元素的条件下，修改数组的形状
flat	返回是一个迭代器，可以用 for 循环遍历其中的每一个元素
flatten	以一维数组的形式返回一份数组的副本，对副本的操作不会影响到原数组
ravel	返回一个连续的扁平数组（即展开的一维数组），与 flatten不同，它返回的是数组视图（修改视图会影响原数组）

10.1.1 flat

返回一个一维迭代器，用于遍历数组中的所有元素。无论数组的维度如何，ndarray.flat属性都会将数组视为一个扁平化的一维数组，按行优先的顺序遍历所有元素。

语法：

ndarray.flat

案例：

import numpy as np
​
def flat_test():
    array_one = np.arange(4).reshape(2,2)
    print("原数组元素：")
    for i in array_one:
        print(i,end=" ")
    print()
    print("使用flat属性，遍历数组：")
    for i in array_one.flat:
        print(i,end=" ")

10.1.2 flatten()

用于将多维数组转换为一维数组。flatten() 返回的是原数组的一个拷贝，因此对返回的数组进行修改不会影响原数组。

语法：

ndarray.flatten(order='C')

参数

order: 指定数组的展开顺序。

• 'C'：按行优先顺序展开（默认）。

• 'F'：按列优先顺序展开。

• 'A'：如果原数组是 Fortran 连续的，则按列优先顺序展开；否则按行优先顺序展开。

• 'K'：按元素在内存中的顺序展开。

案例：

import numpy as np
​
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
​
# 使用 flatten 方法按行优先顺序展开
flat_arr = arr.flatten(order='C')
​
print(flat_arr)
# 输出:
# [1 2 3 4 5 6]

1.3 ravel()

用于将多维数组转换为一维数组。与 flatten() 不同，ravel() 返回的是原数组的一个视图（view），而不是拷贝。因此，对返回的数组进行修改会影响原数组。

语法：

ndarray.ravel()

参数

order: 指定数组的展开顺序。

• 'C'：按行优先顺序展开（默认）。

• 'F'：按列优先顺序展开。