使用一维作为迭代器迭代 3D numpy 循环中的剩余维度答案

【问题标题】：Iterating over 3D numpy using one dimension as iterator remaining dimensions in the loop使用一维作为迭代器迭代 3D numpy 循环中的剩余维度
【发布时间】：2019-05-06 13:22:45
【问题描述】：

尽管存在许多与迭代 3D 数组相关的类似问题，并且在尝试了诸如 numpy 的 nditer 之类的一些函数之后，我仍然对如何实现以下目标感到困惑：

我有一个维度为 (30, 11, 300) 的信号，它包含 300 个信号点的 11 个信号的 30 次试验。

让这个信号用变量x_来表示

我有另一个函数，它将 (11, 300) 矩阵作为输入并将其绘制在 1 个图形上（11 个信号包含 300 个信号点绘制在单个图形上）。设此函数为sliding_window_plot。

目前，我可以让它这样做：

x_plot = x_[0,:,:]
for i in range(x_.shape[0]):
    sliding_window_plot(x_plot[:,:])

在 1 个图上绘制相同的（第一次试验）11 个包含 300 个点的信号，共 30 次。我希望它绘制第 i 组信号。不是每次信号的第一次（第 0 次）试验。有关如何尝试此操作的任何提示？

【问题讨论】：

标签： python numpy multidimensional-array iterator numpy-ndarray

【解决方案1】：

您应该能够使用for 循环遍历第一个维度：

for s in x_:
    sliding_window_plot(s)

每次迭代 s 将是下一个形状数组 (11, 300)。

【讨论】：

TIL numpy 数组是可迭代的。谢谢！

【解决方案2】：

您正在对 for 循环之外的第 0 个切片进行硬编码。您需要创建 x_plot 才能进入循环。事实上，您可以完全不使用x_plot 来简化您的代码。

for i in rangge(x_.shape[0]): sliding_window_plot(x_[i])

【讨论】：

【解决方案3】：

一般而言，对于 n>1 的所有 nD 数组，您可以迭代 数组的第一个维度，就像您正在迭代任何其他可迭代对象一样。要检查数组是否是可迭代的，可以使用np.iterable(arr)。这是一个例子：

In [9]: arr = np.arange(3 * 4 * 5).reshape(3, 4, 5) 

In [10]: arr.shape 
Out[10]: (3, 4, 5) 

In [11]: np.iterable(arr) 
Out[11]: True 

In [12]: for a in arr: 
    ...:     print(a.shape) 
    ...:                     
(4, 5)
(4, 5)
(4, 5)

因此，在每次迭代中，我们都会得到一个矩阵（形状为(4, 5)）作为输出。总共 3 个这样的输出构成了形状为 (3, 4, 5) 的 3D 数组

如果出于某种原因，您想要迭代其他维度，那么您可以使用 numpy.rollaxis 将所需的轴移动到第一个位置，然后按照 iterating-over-arbitrary-dimension-of-numpy-array 中的说明对其进行迭代

注意：话虽如此，numpy.rollaxis 只是为了向后兼容而维护。因此，建议使用numpy.moveaxis 代替将所需的轴移动到第一个维度。

【讨论】：

rollaxis 只是为了向后兼容而维护，而是鼓励使用moveaxis。