循环遍历numpy数组中的每个项目？答案

【问题标题】：Looping through each item in a numpy array?循环遍历numpy数组中的每个项目？
【发布时间】：2016-11-17 19:59:51
【问题描述】：

我正在尝试访问 numpy 二维数组中的每个项目。

我在 Python [[...], [...], [...]] 中已经习惯了这样的事情

for row in data:
    for col in data:
       print(data[row][col])

但是现在，我有一个data_array = np.array(features)

我怎样才能以同样的方式遍历它？

【问题讨论】：

我们需要更多细节才能提供帮助。
基本 numpy 文档中没有介绍吗？
你可以用同样的方式遍历它。试试看！但是，遍历 2D 数组完全违背了使用 numpy 的意义，即高效的数组操作。例如，阅读this doc page。
请注意，您当前的语法不正确，即使是遍历嵌套列表也是如此。你应该使用for row in data: for elem in row: print(elem)。这适用于嵌套列表和二维数组

【解决方案1】：

试试np.ndenumerate:

>>> a =numpy.array([[1,2],[3,4]])
>>> for (i,j), value in np.ndenumerate(a):
...  print(i, j, value)
... 
0 0 1
0 1 2 
1 0 3
1 1 4

【讨论】：

【解决方案2】：

制作一个小的二维数组和一个嵌套列表：

In [241]: A=np.arange(6).reshape(2,3)
In [242]: alist= A.tolist()
In [243]: alist
Out[243]: [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

一种迭代列表的方式：

In [244]: for row in alist:
     ...:     for item in row:
     ...:         print(item)
     ...:         
0
1
2
3
4
5

同样适用于数组

In [245]: for row in A:
     ...:     for item in row:
     ...:         print(item)
     ...:         
0
1
2
3
4
5

如果你想修改元素，现在两者都不是很好。但是对于所有元素的粗略迭代，这是可行的。

有了这个数组，我可以很容易地把它当作 1d

In [246]: [i for i in A.flat]
Out[246]: [0, 1, 2, 3, 4, 5]

我也可以使用嵌套索引进行迭代

In [247]: [A[i,j] for i in range(A.shape[0]) for j in range(A.shape[1])]
Out[247]: [0, 1, 2, 3, 4, 5]

一般来说，最好使用没有迭代的数组。我给出这些迭代示例是为了消除一些混淆。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你想访问一个 numpy 二维数组特征中的项目，你可以使用 features[row_index, column_index]。如果你想遍历一个 numpy 数组，你可以将你的脚本修改为

for row in data:

    for col in data:

       print(data[row, col])

【讨论】：

没有。如果你像这样迭代，row 是一个一维数组。您可以将其用作data 的索引。第二次迭代也是一样的。你可能想到了for item in row:。
您需要的是for row in data.shape[0] 和for col in data.shape[1]，或者for row in data: for col in row: print(col)。
是的，你是对的，我忘了像 Praveen 那样更改 for 循环以使用行数和列数。