在 NumPy 陣列上設定一維迭代器

對於陣列上的一個一維迭代器，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.flat()** 方法。這是一個 numpy.flatiter 例項，其行為類似於 Python 的內建迭代器物件，但不是其子類。

NumPy 提供了全面的數學函式、隨機數生成器、線性代數例程、傅立葉變換等等。它支援各種硬體和計算平臺，並且可以很好地與分散式、GPU 和稀疏陣列庫配合使用。

步驟

首先，匯入所需的庫 -

import numpy as np

建立一個二維陣列 -

arr = np.array([[36, 36, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])

顯示我們的陣列 -

print("Array...
",arr)

獲取資料型別 -

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

獲取陣列的維度 -

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

獲取陣列的形狀 -

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

獲取陣列的元素數量 -

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

對於陣列上的一個一維迭代器，請在 Python NumPy 中使用 numpy.flat() 方法 -

print("
Result...
",arr.flat[2])
print("
Result...
",arr.flat[7])
print("
Result...
",arr.flat[9])

獲取扁平迭代器的型別 -

print("
Get the type...
",type(arr.flat))

示例

import numpy as np

# Create a 2d array
arr = np.array([[36, 36, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69], [69, 80, 80, 99]])

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

# For a a 1-D iterator over the array, use the numpy.flat() method in Python Numpy
print("
Result...
",arr.flat[2])
print("
Result...
",arr.flat[7])
print("
Result...
",arr.flat[9])

# Get the type of the flat iterator
print("
Get the type...
",type(arr.flat))

輸出

Array...
[[36 36 78 88]
[92 81 98 45]
[22 67 54 69]
[69 80 80 99]]

Array datatype...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(4, 4)

Elements in the Array...
16

Result...
78

Result...
45

Result...
67

Get the type...
<class 'numpy.flatiter'>

AmitDiwan

更新於: 2022年2月17日

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