Numpy dizi üzerinden yineleme


135

Buna daha az ayrıntılı bir alternatif var mı:

for x in xrange(array.shape[0]):
    for y in xrange(array.shape[1]):
        do_stuff(x, y)

Ben bununla geldim:

for x, y in itertools.product(map(xrange, array.shape)):
    do_stuff(x, y)

Bu bir girinti kaydeder, ancak yine de oldukça çirkin.

Bu sahte kod gibi görünen bir şey umuyorum:

for x, y in array.indices:
    do_stuff(x, y)

Böyle bir şey var mı?


Python 2.7'deyim ve çözümünüzü itertools ile kullanıyorum; itertools kullanarak daha hızlı olacağını yorumlarda okudum. Ancak, (belki de neden 2.7) ben de for döngüsü harita açmak zorunda kaldı. for x, y in itertools.product(*map(xrange, array.shape)):
ALM

NumPy Başvurusunda "Diziler Üzerinde Yineleme" adlı bir sayfa var: docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.nditer.html
Casey

Yanıtlar:


187

Sanırım sende bir numara arıyorsun .

>>> a =numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> for (x,y), value in numpy.ndenumerate(a):
...  print x,y
... 
0 0
0 1
1 0
1 1
2 0
2 1

Performans ile ilgili. Bir liste kavrayışından biraz daha yavaştır.

X = np.zeros((100, 100, 100))

%timeit list([((i,j,k), X[i,j,k]) for i in range(X.shape[0]) for j in range(X.shape[1]) for k in range(X.shape[2])])
1 loop, best of 3: 376 ms per loop

%timeit list(np.ndenumerate(X))
1 loop, best of 3: 570 ms per loop

Performans konusunda endişeleriniz varsa ndenumerate, 2 şeyi yapan, bir diziye dönüşen ve döngüye giren uygulamalara bakarak biraz daha optimize edebilirsiniz . Bir diziniz olduğunu biliyorsanız,.coords , düz yineleyicinin niteliğini .

a = X.flat
%timeit list([(a.coords, x) for x in a.flat])
1 loop, best of 3: 305 ms per loop

1
Bunun işe yaradığını ancak inanılmaz derecede yavaş olduğunu unutmayın. Manuel olarak yinelemek daha iyidir.
Marty

43

Sadece endekslere ihtiyacınız varsa deneyebilirsiniz numpy.ndindex:

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3)
>>> [(x, y) for x, y in numpy.ndindex(a.shape)]
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

15

nditer'e bakınız

import numpy as np
Y = np.array([3,4,5,6])
for y in np.nditer(Y, op_flags=['readwrite']):
    y += 3

Y == np.array([6, 7, 8, 9])

y = 3işe yaramaz, kullanmaz y *= 0ve y += 3onun yerine.


2
ya da y [...] = 3
Donald Hobson
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.