python机器学习库numpy---10、遍历数组元素

python机器学习库numpy---10、遍历数组元素

一、总结

一句话总结：

numpy遍历数组的行可以直接for循环，遍历列的话可以先转置，让列变成行，再遍历行的方式即可遍历，遍历每一个元素的话可以用flatten()方法打平数组

1、迭代行
for i in arr:
    print(i)

2、迭代列
for i in arr.T:
    print(i)

3、迭代每个元素
# flatten()打平数组
for i in arr.flatten():
    print(i)

 

 

 

二、遍历数组元素

博客对应课程的视频位置：10、遍历数组元素-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/38/353

 

numpy中如何迭代列

将矩阵转置即可

# 迭代列 (转置一下即可实现)
for i in a.T:
    print(i)

---

numpy中如何迭代多维数组的每一个数

for i in a.flat: 
    print(i)

In [6]:

import numpy as np
arr=np.arange(4,20).reshape(4,4)
print(arr)

[[ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]]

1、迭代行

In [7]:

for i in arr:
    print(i)

[4 5 6 7]
[ 8  9 10 11]
[12 13 14 15]
[16 17 18 19]

2、迭代列

转置一下即可很方便的迭代列

In [8]:

for i in arr.T:
    print(i)

[ 4  8 12 16]
[ 5  9 13 17]
[ 6 10 14 18]
[ 7 11 15 19]

3、迭代每个元素

In [9]:

# 打平数组
print(arr.flatten())

[ 4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

In [10]:

for i in arr.flatten():
    print(i)

4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

In [11]:

for i in arr.flat:
    print(i)

4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

In [ ]:

# flatten() 和 flat的区别
# flat是一个迭代器

In [12]:

for i in arr:
    for j in i:
        print(j)

4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

In [ ]: