逐列遍历numpy数组

Question

np.nditer自动np.nditer迭代数组的元素。 有没有一种方法可以按列迭代数组的元素？

x = np.array([[1,3],[2,4]])

for i in np.nditer(x):
    print i

# 1
# 3
# 2
# 4

我想要的是：

for i in Columnwise Iteration(x):
    print i
# 1
# 2
# 3
# 4

我最好的选择只是在进行迭代之前转置数组吗？

Answer 1

为了完整起见，在遍历元素之前不必一定要转置矩阵。 使用np.nditer您可以指定遍历矩阵的顺序 。 默认值通常是行优先或类似C的顺序。 您可以覆盖此行为，然后选择所需的列大顺序或类FORTRAN顺序。 使用np.nditer时，只需指定其他参数order并将此标志设置为'F' np.nditer ：

In [16]: x = np.array([[1,3],[2,4]])

In [17]: for i in np.nditer(x,order='F'):
   ....:     print i
   ....:     
1
2
3
4

您可以在此处阅读有关如何控制迭代顺序的更多信息： http : //docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/arrays.nditer.html#controlling-iteration-order

Answer 2

你可以换位吗？

>>> x = np.array([[1,3],[2,4]])
>>> [y for y in x.T]
[array([1, 2]), array([3, 4])]

或不太优雅：

>>> [np.array([x[j,i] for j in range(x.shape[0])]) for i in range(x.shape[1])]
[array([1, 2]), array([3, 4])]

Answer 3

您可以使用形状并对每列进行切片

>>> [x[:, i] for i in range(x.shape[1])]
[array([1, 2]), array([3, 4])]

Answer 4

对于这种情况， nditer并不是最佳的迭代工具。 在朝着编译的（cython）解决方案努力时很有用，但在纯Python编码中却没有。

查看一些常规的迭代策略：

In [832]: x=np.array([[1,3],[2,4]])

In [833]: x
Out[833]: 
array([[1, 3],
       [2, 4]])

In [834]: for i in x:print i   # print each row
[1 3]
[2 4]

In [835]: for i in x.T:print i   # print each column
[1 2]
[3 4]

In [836]: for i in x.ravel():print i   # print values in order
1
3
2
4

In [837]: for i in x.T.ravel():print i  # print values in column order
1
2
3
4

您评论： I need to fill values into an array based on the index of each cell in the array

index是什么意思？

带有索引的粗略2d迭代：

In [838]: for i in range(2):
   .....:     for j in range(2):
   .....:         print (i,j),x[i,j]
(0, 0) 1
(0, 1) 3
(1, 0) 2
(1, 1) 4

ndindex使用nditer生成相似的索引

In [841]: for i,j in np.ndindex(x.shape):
   .....:     print (i,j),x[i,j]
   .....:     
(0, 0) 1
(0, 1) 3
(1, 0) 2
(1, 1) 4

enumerate是获取值和索引的一种很好的Python方法：

In [847]: for i,v in enumerate(x):print i,v
0 [1 3]
1 [2 4]

或者您可以使用meshgrid生成所有索引，作为数组

In [843]: I,J=np.meshgrid(range(2),range(2))

In [844]: I
Out[844]: 
array([[0, 1],
       [0, 1]])

In [845]: J
Out[845]: 
array([[0, 0],
       [1, 1]])

In [846]: x[I,J]
Out[846]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])

请注意，大多数这些迭代方法只是将您的数组视为列表列表。 它们没有利用数组的本性，与使用整个x方法相比，速度较慢。