迭代n行的矩陣行

Question

首先，我試圖找到我的問題的答案（我認為這是非常基本的）在谷歌和網站上搜索，但沒有出現。

我試圖從一個numpy矩陣中獲取行，但我不能。 例如，如果我使用這個：

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

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

打印這個：

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

如果我只用p那就一樣

訪問每一行我需要做什么？ numpy.nditer(result)打印一個數組，我需要每一行來執行一些操作。

Answer 1

問題是你正在使用np.matrix 。 改為使用np.array並簡單地迭代而不進行索引：

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]

說明

你看到的是numpy.matrix的效果，要求每一行有2個維度。 這對於NumPy來說是不必要的和反模式的。

numpy.matrix背后有一段歷史。 為了方便矩陣乘法運算符，它被初始化使用。 但這不再是一個問題，因為@是可能的（Python 3.5+）而不是嵌套dot調用。 因此，默認情況下，使用numpy.array 。

Answer 2

有兩種方式（兩者都基本歸結為相同的邏輯）

方法-1：

使用結果result.A

將self作為ndarray對象返回。
相當於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()

將self作為ndarray對象返回。
相當於np.asarray(self) 。

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

Answer 3

請嘗試以下方法：

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

這numpy.ndarray每行作為numpy.ndarray 。