NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 5

简介: 本教程详细介绍了NumPy库中的迭代数组方法。NumPy的迭代器对象`numpy.nditer`允许用户灵活地访问一个或多个数组元素。通过使用可选参数`op_flags`,可以在遍历数组的同时修改数组元素的值。示例代码展示了如何将数组`a`的每个元素值翻倍。从输出结果可以看到,原始数组与修改后的数组元素值的变化。

NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 5

NumPy 迭代数组

NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。

迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。

修改数组中元素的值

nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。 默认情况下,nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象(read-only),为了在遍历数组的同时,实现对数组元素值的修改,必须指定 readwrite 或者 writeonly 的模式。

实例

import numpy as np

a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print ('原始数组是:')
print (a)
print ('\n')
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):
x[...]=2*x
print ('修改后的数组是:')
print (a)

输出结果为:

原始数组是:
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]

修改后的数组是:
[[ 0 10 20 30]
[ 40 50 60 70]
[ 80 90 100 110]]

目录
相关文章
|
3月前
|
计算机视觉 Python
PIL图像转换为Numpy数组:技术与案例详解
本文介绍了如何将PIL图像转换为Numpy数组,以便利用Numpy进行数学运算和向量化操作。首先简要介绍了PIL和Numpy的基本功能,然后详细说明了转换过程,包括导入库、打开图像文件、使用`np.array()`或`np.asarray()`函数进行转换,并通过打印数组形状验证转换结果。最后,通过裁剪、旋转和缩放等案例展示了转换后的应用,以及如何将Numpy数组转换回PIL图像。此外,还介绍了处理base64编码图像的完整流程。
67 4
|
5月前
|
Python
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
NumPy库中的`np.concatenate`和`np.append`函数,它们分别用于沿指定轴拼接多个数组以及在指定轴上追加数组元素。
151 0
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
|
5月前
|
Python
Numpy学习笔记(四):如何将数组升维、降维和去重
本文介绍了如何使用NumPy库对数组进行升维、降维和去重操作。
108 1
|
5月前
|
Python
使用 NumPy 进行数组操作的示例
使用 NumPy 进行数组操作的示例
63 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 大数据
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
184 10
|
4月前
|
存储 数据处理 Python
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域,Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石,提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象(ndarray),支持高效的大型数据集操作;SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy,可以显著提升数据处理和分析的效率,使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
131 3
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第26天】NumPy和SciPy是Python科学计算领域的两大核心库。NumPy提供高效的多维数组对象和丰富的数学函数,而SciPy则在此基础上提供了更多高级的科学计算功能,如数值积分、优化和统计等。两者结合使Python在科学计算中具有极高的效率和广泛的应用。
143 2
|
5月前
|
索引 Python
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
205 4
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
158 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
8种数值变量的特征工程技术:利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程是机器学习流程中的关键步骤,通过将原始数据转换为更具意义的特征,增强模型对数据关系的理解能力。本文重点介绍处理数值变量的高级特征工程技术,包括归一化、多项式特征、FunctionTransformer、KBinsDiscretizer、对数变换、PowerTransformer、QuantileTransformer和PCA,旨在提升模型性能。这些技术能够揭示数据中的潜在模式、优化变量表示,并应对数据分布和内在特性带来的挑战,从而提高模型的稳健性和泛化能力。每种技术都有其独特优势,适用于不同类型的数据和问题。通过实验和验证选择最适合的变换方法至关重要。
115 5
8种数值变量的特征工程技术:利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征