首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在numpy数组的一个轴上循环,返回内部数组而不是值

在numpy中,可以使用nditer函数来在数组的一个轴上循环并返回内部数组而不是值。

nditer函数是numpy中用于迭代数组的强大工具,它可以在多维数组的一个或多个轴上进行迭代。以下是使用nditer函数在numpy数组的一个轴上循环并返回内部数组的步骤:

  1. 导入numpy库:import numpy as np
  2. 创建一个numpy数组:arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
  3. 使用nditer函数来迭代数组的一个轴:for sub_arr in np.nditer(arr, flags=['external_loop'], order='F'):
  4. 在循环中,sub_arr将表示数组的内部子数组,可以对其进行操作或访问。
  5. 打印内部子数组:print(sub_arr)

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

for sub_arr in np.nditer(arr, flags=['external_loop'], order='F'):
    print(sub_arr)

输出结果将是:

代码语言:txt
复制
[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]

这样,你就可以在numpy数组的一个轴上循环并返回内部数组而不是值了。

关于numpy的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的numpy产品文档:numpy产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python科学计算学习之高级数组(二)

“把加法器输出暂存到寄存器不是内存单元,因为访问内存时间消耗常常是访问寄存器几十倍”)。...换了解释性语言,它得先把“x = 1234+5678”当成字符串,逐个字符比对以分析语法结构——不计空格这也是11个字符,至少要做11个循环;每个循环至少需要执行指令有:取数据(读'x'这个字符)...规则:尽可能避免使用for循环采用向量化形式,善用pythonnumpy库中内置函数。例如:np.exp ,np.log ,np.maxmum(v,0) 等。...,首先需让b维度(shape #属性性)向a对齐,即向量变为矩阵 print(b.shape) print(b) 其次,加法两个输入数组属性分别为(6,1)和(1,5),输出数组各个长度为输入数组各个长度最大...内部不会使用repeat进行数据扩展,而是使用内部集成函数ogrid(创建广播预算用数组)和mgrid函数(返回是进行广播后数组) 3.2 Python广播方便与计算: ① 一维向量+常量 import

1.1K20

Python那些熟悉又陌生函数,每次看别人用得很溜,自己却不行?

,以及如何使用一行简单代码创建列表,不需要使用循环。...基本,它们让你创建一个函数,不是创建一个函数。...每个数组都有其特定用途,但是这里吸引力(不是使用range)是它们输出NumPy数组,这对于数据科学来说通常更容易使用。 Arange返回给定间隔内均匀间隔。...Linspace返回在指定间隔内均匀间隔数字。因此,给定一个起始点和停止点,以及一些,linspace将在NumPy数组中为您均匀地分隔它们。这对于绘图时数据可视化和声明特别有用。...如果您考虑一下如何在Python中对其进行索引,行是0,列是1,这与我们声明axis方式非常相似。疯狂,对吗?

1.3K10

JAX 中文文档(十三)

我们还引入了一个 Sharding 抽象,描述了逻辑数组何在一个或多个设备( TPU 或 GPU)物理分片。这一变更还升级、简化并将 pjit 并行性特性合并到 jit 中。...相反,JAX 返回一个 jax.Array ,它是一个未来,即将来在加速设备生成但不一定立即可用。...如果未提供s,则使用指定输入形状。 自 2.0 版起已弃用:如果s不是None,则axes也不能是None。 自 2.0 版起已弃用:s必须仅包含int,不是None。...从版本 2.0 开始已弃用:s必须只包含int,不是None。None值当前表示在相应 1-D 变换中使用n默认,但此行为已弃用。...自 2.0 版本弃用:如果 s 不为 None,则也不能为 None。 自 2.0 版本弃用:s 必须仅包含 int 不是 None

10610

Numpy 之ufunc运算

这是因为numpy.sin为了同时支持数组和单个计算,其C语言内部实现要比math.sin复杂很多,如果我们同样在Python级别进行循环的话,就会看出其中差别了。...此外,numpy.sin返回类型和math.sin返回类型有所不同,math.sin返回是Python标准float类型,numpy.sin则返回一个numpy.float64类型: >...输出数组shape是输入数组shape各个最大 3. 如果输入数组某个和输出数组对应长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错 4....当输入数组某个长度为1时,沿着此运算时都用此第一组 上述4条规则理解起来可能比较费劲,让我们来看一个实际例子。...由于b第0长度为1,a第0长度为6,因此为了让它们在第0能够相加,需要将b在第0长度扩展为6,这相当于: >>> b = b.repeat(6,axis=0) >>> b array

1.4K40

Python:Numpy详解

ndarray 内部由以下内容组成:   一个指向数据(内存或内存映射文件中一块数据)指针。  数据类型或 dtype,描述在数组固定大小格子。 ...所以一维数组就是 NumPy(axis),第一个相当于是底层数组,第二个是底层数组数组数量——秩,就是数组维数。  很多时候可以声明 axis。...NumPy 矩阵库(Matrix)  NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib,该模块中函数返回一个矩阵,不是 ndarray 对象。 ...对于更高维度,它返回最后一个乘积。  numpy.matmul numpy.matmul 函数返回两个数组矩阵乘积。...逆矩阵(inverse matrix):设A是数域一个n阶矩阵,若在相同数域存在另一个n阶矩阵B,使得: AB=BA=E ,则我们称B是A逆矩阵,A则被称为可逆矩阵。注:E为单位矩阵。

3.5K00

NumPy中einsum基本介绍

einsum函数是NumPy中最有用函数之一。由于其强大表现力和智能循环,它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见array函数。...要了解输出数组计算方法,请记住以下三个规则: 在输入数组中重复字母意味着沿这些相乘。乘积结果为输出数组。 在本例中,我们使用字母j两次:A和B各一次。这意味着我们将A每一行与B每列相乘。...我们可以按照我们喜欢任何顺序返回未没进行累加。 如果我们省略箭头’->’,NumPy会将只出现一次标签按照字母顺序排列(因此实际’ij,jk->ik’相当于’ij,jk’)。...知道如何将不同相乘,然后如何对乘积求和,我们可以迅速简单地表达许多不同操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如,我们不必插入新或转置数组以使它们正确对齐。...你认为对于一个3维数组,np.einsum(‘kij’, M)将最后一个移动到第一个位置并移动前两个到后面去是情有可原。实际,einsum通过按字母顺序重新排列标签来创建自己输出标签。

11.8K30

NumPy 笔记(超级全!收藏√)

ndarray 内部由以下内容组成:  一个指向数据(内存或内存映射文件中一块数据)指针。数据类型或 dtype,描述在数组固定大小格子。...所以一维数组就是 NumPy(axis),第一个相当于是底层数组,第二个是底层数组数组数量——秩,就是数组维数。  很多时候可以声明 axis。...external_loop给出是具有多个一维数组不是零维数组 广播迭代  如果两个数组是可广播,nditer 组合对象能够同时迭代它们。...NumPy 矩阵库(Matrix)  NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib,该模块中函数返回一个矩阵,不是 ndarray 对象。 ...对于更高维度,它返回最后一个乘积。  numpy.matmul  numpy.matmul 函数返回两个数组矩阵乘积。

4.6K30

NumPy 1.26 中文官方指南(四)

中切片创建一个视图不是副本。...>>> dt = np.dtype('>H') # big-endian unsigned short 高级索引 不是使用标量或切片作为索引,一个可以用数组作为索引,提供精细选择。...相比之下,零维数组是包含精确一个 ndarray 实例。 数组维度一个术语。从左到右编号; 0 是形状元组中一个元素。 在二维矢量中, 0 元素是行, 1 元素是列。...视图 不触及底层数据,NumPy 可使一个数组看起来改变其数据类型和形状。 以此方式创建数组一个视图,而且 NumPy 经常利用使用视图不是创建新数组来获得性能优势。...f2py 生成代码可能返回 Unicode 不是字节字符串。 __array_interface__["data"] 元组一个元素必须是整数。

8210

Numpy 简介

它是一个提供多了维数组对象,多种派生对象(:掩码数组、矩阵)以及用于快速操作数组函数及API, 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等...改变数组形状 reshape(a, newshape[, order]) 为数组提供新形状不更改其数据。 ravel(a[, order]) 返回一个连续扁平数组。...ndarray.flat 数组一维迭代器. ndarray.flatten([order]) 返回折叠成一维数组副本。...repeat(a, repeats[, axis]) 重复数组元素。 增删元素 delete(arr, obj[, axis]) 返回一个数组,其子数组沿被删除。...insert(arr, obj, values[, axis]) 在给定索引之前沿给定插入。 append(arr, values[, axis]) 将附加到数组末尾。

4.7K20

《利用Python进行数据分析·第2版》 附录A NumPy高级应用A.1 ndarray对象内部机理A.2 高级数组操作A.3 广播A.4 ufunc高级应用A.5 结构化和记录式数组A.6 更多

图A-6 三维数组0广播 沿其它轴向广播 高维度数组广播似乎更难以理解,实际它也是遵循广播原则。...图A-7说明了要在三维数组各维度上广播形状需求。 ? 图A-7:能在该三维数组广播二维数组形状 于是就有了一个非常普遍问题(尤其是在通用算法中),即专门为了广播添加一个长度为1。...:在有序数组中查找元素 searchsorted是一个在有序数组执行二分查找数组方法,只要将插入到它返回那个位置就能维持数组有序性: In [201]: arr = np.array([0,...Numba是一个深厚库,支持多种硬件、编译模式和用户插件。它还可以编译NumPy Python API一部分,不用for循环。...NumPy实现了一个类似于ndarraymemmap对象,它允许将大文件分成小段进行读写,不是一次性将整个数组读入内存。

4.7K71

Python 数据处理:NumPy

比起Python内置序列,NumPy数组使用内存更少。 NumPy可以在整个数组执行复杂计算,不需要Pythonfor循环。...默认直接复制输入数据 asarray 将输入转换为ndarray,如果输入本身就是一个ndarray就不进行复制 arange 类似于内置range,但返回一个ndarray不是列表 ones,...axis关键字指定数组将会被折叠维度,不是将要返回维度。因此,指定axis=0意味着第0个将要被折叠,对于二维数组来说,这意味着每一列都将被聚合。...(arr.cumsum()) 在多维数组中,累加函数(cumsum)返回是同样大小数组,但是会根据每个低维切片沿着标记计算部分聚类: import numpy as np arr = np.array...对于标量,瓷砖是水平铺设不是垂直铺设。

5.5K11

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础:数组和矢量计算4.1 NumPyndarray:一种多维数组对象4.2 通用函数:快速元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

高效描述统计和数据聚合/摘要运算。 用于异构数据集合并/连接运算数据对齐和关系型数据运算。 将条件逻辑表述为数组表达式(不是带有if-elif-else分支循环)。...NumPy可以在整个数组执行复杂计算,不需要Pythonfor循环。...这里,我比较懒,写是float不是np.float64;NumPy很聪明,它会将Python类型映射到等价dtype。...0作为行,1作为列。 ? 图4-1 NumPy数组元素索引 在多维数组中,如果省略了后面的索引,则返回对象会是一个维度低一点ndarray(它含有高一级维度上所有数据)。...不像某些语言(MATLAB),通过*对两个二维数组相乘得到一个元素级积,不是一个矩阵点积。

4.8K80

Python数据分析之Numpy入门

数组维度即代表数量,可以通过数组ndarray对象ndim或shape属性,来查看数量 ndim属性直接返回维度 shape属性返回一个元组,元组长度即代表维度,里面的数字从左往右分别代表每一元素数量...方法,它返回一个数组不能改变原始数组 传入整数或者元组形式参数 传入参数和shape属性返回元组含义是一样。...for循环进行迭代,其次是使用迭代器 for循环对于一维数组是可以,对于多维数组,迭代时相对于0完成 如果使用嵌套循环,固然可以,然而太低效 此时使用flat方法可以将多维数组平铺为一维迭代器...()和numpy.amax(),用于计算数组元素沿指定最小,最大 numpy.ptp():计算数组中元素最大与最小差(最大-最小) numpy.median()函数用于计算数组a中元素中位数...74.91666666666667 ''' 17、矩阵运算 numpy中包含了一个矩阵库numpy.matlib,该模块中函数返回一个矩阵,不是ndarray对象。

3.1K30

python数据科学系列:numpy入门详细教程

numpy中支持5类创建数组方式: 从普通数据结构创建,列表、元组等 从特定array结构创建,支持大量方法,例如ones、zeros、empty等等 empty接收指定大小创建空数组,这里空数组意义在于未进行数值初始赋值...reshape常用于对给定数组指定维度大小,原数组不变,返回一个具有新形状数组;如果想对原数组执行inplace变形操作,则可以直接指定其形状为合适维度 ?...另外,虽然不是函数,但第一个参数可以是一个字符串实现特定功能设置。 06 数组切分 ?...numpy可以很方便实现基本统计量,而且每种方法均包括对象方法和类方法: max,argmax分别返回最大和最大对应索引,可接收一个axis参数,指定轴线聚合统计。...axis从小到大对应出场顺序先后,或者说变化快慢:axis=0对应主轴,沿着行变化方向,可以理解为在多重for循环中最外面的一层,对应行坐标,数值变化最慢;axis=1对应次,沿着列变化方向

2.8K10

NumPy 1.26 中文官方指南(一)

特别是,如果你不知道如何在 n 维数组应用常见函数(不使用 for 循环),或者想理解关于 n 维数组和形状属性,这篇文章可能会有所帮助。...学习目标 阅读完之后,你应该能够: 了解在 NumPy 中一维、二维和 n 维数组之间区别; 了解如何在 n 维数组应用一些线性代数操作,不使用 for 循环; 了解 n 维数组和形状属性...学习目标 阅读后,你应该能够: 了解 NumPy 中一维、二维和 n 维数组之间区别; 了解如何将一些线性代数操作应用于 n 维数组不使用 for 循环; 了解 n 维数组和形状属性...,不是创建新数组。...请参阅 面向 MATLAB 用户 NumPy 直方图 应用于数组 NumPy histogram 函数返回一个向量对:数组直方图和一个箱边向量。

77910

长文预警,一篇文章扫盲Python、NumPy 和 Pandas,建议收藏慢慢看

ndarray 内部组成 一个指向数据(内存或内存映射文件中一块数据)指针 数据类型或 dtype,描述在数组中固定大小格子 一个表示数组形状(shape)元组,表示各维度大小元组 一个跨度元组...所以一维数组就是 NumPy(axis),第一个相当于是底层数组,第二个是底层数组数组数量——秩,就是数组维数。 很多时候可以声明 axis。...append 将添加到数组末尾 insert 延指定将数值插入到指定下标之前 delete 删掉某个数组返回删除后数组 unique 查找数组唯一元素 NumPy 统计运算 计算最大最小...numpy.amin(),计算数组中延指定最小 numpy.amax(),计算数组中延指定最大 a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print...一个标量,比如:4 index 默认是 0,1,2… 递增整数序列。

2K20

NumPy团队发了篇Nature

矢量化-对整个数组不是对其单个元素进行操作-对于数组编程至关重要。这意味着在C等语言中需要数十行代码才能表达操作通常可以实现为一个清晰Python表达式。...这会产生简洁代码,使用户能够专注于分析细节,NumPy则以近乎最佳方式处理数组元素循环-例如,考虑跨度以最大限度地利用计算机高速缓存内存。...当使用索引数组数组进行索引时,也可以应用广播(c)。 2.5缩减 其他函数,sum、mean和maximum,执行逐个元素“缩减”,跨单个数组一个、多个或所有聚合结果。...例如,对d个n维数组求和得到维数为n-d数组(f)。 NumPy还包括array-aware函数,用于创建、重构、连接和填补数组;搜索、排序和计数;以及读取和写入文件。...分布式数组是通过Dask实现,并通过xarray标记数组,按名称不是按索引引用数组维度,通过xarray将x[:, 1] 与 x.loc[:, 'time']进行比较。

1.7K21
领券