遍历一个 numpy Matrix 行答案

【问题标题】：Iterate over a numpy Matrix rows遍历一个 numpy Matrix 行
【发布时间】：2018-11-19 14:51:12
【问题描述】：

首先，我试图在谷歌和网站中搜索我的问题（我认为这是非常基本的）的答案，但没有找到答案。

我正在尝试从 numpy 矩阵中获取行，但我做不到。例如，如果我使用这个：

result = numpy.matrix([[11, 12, 13],
                       [21, 22, 23],
                       [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p[0])

打印这个：

[[11 12 13]]
[[21 22 23]]
[[31 32 33]]

如果我只使用p，也是一样

我必须做什么才能访问每一行？ numpy.nditer(result) 打印一个数组，我需要每一行都执行一些操作。

【问题讨论】：

看起来您正在访问行。你是说列吗？
您正在获取行。只是np.matrix的行还是np.matrix，显示为2d。
正如 jpp 所说，您可能想要使用数组。但是如果你坚持使用矩阵（例如为了乘法的方便），那么请参考这篇文章：stackoverflow.com/questions/16468717/…

标签： python arrays python-3.x numpy matrix

【解决方案1】：

问题是您使用的是np.matrix。改用np.array 并简单地迭代而不使用索引：

result = np.array([[11, 12, 13],
                   [21, 22, 23],
                   [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p)

[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

说明

您看到的是numpy.matrix 要求每个行具有2 个维度的效果。对于 NumPy，这是不必要的反模式。

numpy.matrix 背后有一段历史。为了方便矩阵乘法运算符，它最初被使用。但这不再是一个问题，因为@ 是可能的（Python 3.5+）而不是嵌套的dot 调用。因此，默认使用numpy.array。

【讨论】：

【解决方案2】：

有两种方法（基本上都归结为相同的逻辑）

方法一：

使用result.A

将self 作为ndarray 对象返回。
相当于np.asarray(self)。

In [16]: for row in result.A:
    ...:     print(row)
    ...:     
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

方法二：

使用result.getA()

将self 作为ndarray 对象返回。
相当于np.asarray(self)。

In [17]: for row in result.getA():
    ...:     print(row)
    ...:     
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

【讨论】：

【解决方案3】：

尝试以下方法：

for p in result:
    print(numpy.array(p)[0])

这会将每一行作为numpy.ndarray。

【讨论】：