迭代n行的矩阵行

Question

首先，我试图找到我的问题的答案（我认为这是非常基本的）在谷歌和网站上搜索，但没有出现。

我试图从一个numpy矩阵中获取行，但我不能。 例如，如果我使用这个：

result = numpy.matrix([[11, 12, 13],
                       [21, 22, 23],
                       [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p[0])

打印这个：

[[11 12 13]]
[[21 22 23]]
[[31 32 33]]

如果我只用p那就一样

访问每一行我需要做什么？ numpy.nditer(result)打印一个数组，我需要每一行来执行一些操作。

Answer 1

问题是你正在使用np.matrix 。 改为使用np.array并简单地迭代而不进行索引：

result = np.array([[11, 12, 13],
                   [21, 22, 23],
                   [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p)

[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

说明

你看到的是numpy.matrix的效果，要求每一行有2个维度。 这对于NumPy来说是不必要的和反模式的。

numpy.matrix背后有一段历史。 为了方便矩阵乘法运算符，它被初始化使用。 但这不再是一个问题，因为@是可能的（Python 3.5+）而不是嵌套dot调用。 因此，默认情况下，使用numpy.array 。

Answer 2

有两种方式（两者都基本归结为相同的逻辑）

方法-1：

使用结果result.A

将self作为ndarray对象返回。
相当于np.asarray(self) 。

In [16]: for row in result.A:
    ...:     print(row)
    ...:     
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

---

方法2：

使用result.getA()

将self作为ndarray对象返回。
相当于np.asarray(self) 。

In [17]: for row in result.getA():
    ...:     print(row)
    ...:     
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

Answer 3

请尝试以下方法：

for p in result:
    print(numpy.array(p)[0])

这numpy.ndarray每行作为numpy.ndarray 。