1. 引言
2. 使用For循环遍历
3. 函数 nditer()
4. 函数 ndenumerate()
5. 结论
1. 引言Numpy是Python中常见的数据处理库。Numpy是 Numerical Python的缩写，它是数据科学中经常使用的库。Numpy专门用于处理矩阵运算，因为它包含各式各样的处理函数。在本文中，我们主要用于学习如何迭代遍历访问矩阵中的元素。
闲话少说，我们直接开始吧！
2. 使用For循环遍历首先我们来看个例子，使用循环来遍历数组，样例代码如下：
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，我们创建了一个一维数组，并成功地遍历访问了每个值。现在让我们来看一个二维矩阵中的例子：
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
正如我们在上面例子中所看到的，我们仍然能够打印出每个单独的值。因为它是一个二维数组，所以我们必须使用两个for循环来输出每个单独的值。这是我们通常迭代二维数组的方式，但NumPy为我们提供了新的函数，使得迭代NumPy数组变得更容易。
3. 函数 nditer()函数nditer()主要用于循环遍历整个数组，而无需为每个额外维度使用嵌套for循环。
我们不妨来看一个例子：
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
上述例子是一个二维的数组，我们使用函数nditer()后，我们不需要再使用嵌套的for循环。函数‘nditer()’成功地f访问并打印了数组中的每个值。
我们不妨在来看一个三维数组的例子，样例如下：
import numpy as np
array = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])
for x in np.nditer(array):
print(x)
Output:
1
2
3
4
正如我们在上面的例子中所看到的，函数nditer()成功地迭代了三维数组中的每个元素。
4. 函数 ndenumerate()接着我们来介绍函数ndenumerate(),该函数的作用是输出相应的索引号的对应的值。
样例代码如下：
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，我们在括号内输出了每个元素的索引号及其相应的值。接着我们再来看一个二维矩阵的例子：
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，我们输出的第一维表示每个元素的索引号，第二维表示每个元素的值。
5. 结论本文重点介绍了在Numpy中常用的两个函数nditer()以及ndenumerate()，这两个函数在高维数组中循环遍历时非常有用，希望大家可以在日常工作中多多使用。
到此这篇关于详解Python如何循环遍历Numpy中的Array的文章就介绍到这了,更多相关Python遍历Numpy Array内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
