numpy 배열을 반복

이것에 대한 덜 장황한 대안이 있습니까?

for x in xrange(array.shape[0]):
    for y in xrange(array.shape[1]):
        do_stuff(x, y)

나는 이것을 생각해 냈다.

for x, y in itertools.product(map(xrange, array.shape)):
    do_stuff(x, y)

하나의 들여 쓰기를 저장하지만 여전히 추악합니다.

이 의사 코드처럼 보이는 것을 기대하고 있습니다.

for x, y in array.indices:
    do_stuff(x, y)

그런 것이 있습니까?

나는 당신이 ndenumerate 찾고 있다고 생각합니다 .

>>> a =numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> for (x,y), value in numpy.ndenumerate(a):
...  print x,y
... 
0 0
0 1
1 0
1 1
2 0
2 1

성능에 관하여. 목록 이해보다 약간 느립니다.

X = np.zeros((100, 100, 100))

%timeit list([((i,j,k), X[i,j,k]) for i in range(X.shape[0]) for j in range(X.shape[1]) for k in range(X.shape[2])])
1 loop, best of 3: 376 ms per loop

%timeit list(np.ndenumerate(X))
1 loop, best of 3: 570 ms per loop

성능이 걱정된다면의 구현을 살펴보면 ndenumerate배열로 변환하고 반복하는 두 가지 작업을 수행하여 조금 더 최적화 할 수 있습니다. 배열이 있다는 것을 알고 있다면 .coords플랫 반복자 의 속성을 호출 할 수 있습니다 .

a = X.flat
%timeit list([(a.coords, x) for x in a.flat])
1 loop, best of 3: 305 ms per loop

인덱스 만 필요한 경우 다음을 시도해보십시오 numpy.ndindex.

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3)
>>> [(x, y) for x, y in numpy.ndindex(a.shape)]
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

nditer 참조

import numpy as np
Y = np.array([3,4,5,6])
for y in np.nditer(Y, op_flags=['readwrite']):
    y += 3

Y == np.array([6, 7, 8, 9])

y = 3사용을 작동하지 않을 것입니다 y *= 0및 y += 3대신.