迭代numpy数组的列和另一个元素的列？

我想复制zip（a，b）的行为，以便能够沿着两个numpy数组同时循环。特别是，我有两个数组a和b（a.shape =（n，m）和b.shape =（m，））。我想为每个循环获取a的一列和b的一个元素。我怎样才能做到这一点？迭代numpy数组的列和另一个元素的列？

我试过如下：

for a_column, b_element in np.nditer([a, b]): 
    print(a_column)

，但我得到的印刷元素a[0,0]而不是列a[0,:]，这是我想要的。我该如何解决这个问题？

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2014-09-21 marcotama

您仍然可以在numpy数组上使用zip，因为它们是可迭代的。

在你的情况，你需要转a第一，使其形状(m,n)阵列，即长度m的迭代：

for a_column, b_element in zip(a.T, b): 
    ...

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2014-09-21 17:05:18 shx2

这是最Python的答案。 'np.nditer'可能更强大，但是更加丑陋。例如，您必须回顾C和Fortran排序之间的区别。 – cxrodgers 2014-09-21 21:27:00

通常情况下，由于与NumPy的能力broadcast arrays，它没有必要一个接一个遍历数组的列。例如，如果a已形成(n,m)和b已形状(m,)那么您可以添加a+b和b将自动广播自己形状(n, m)自动。此外，如果可以通过整个数组a上的操作来表示，而不是通过使用Python for-loop对a（例如在列上）进行操作来表示，则您的计算将完成得更快。

说了这么多，通过的a列循环的最简单方法是迭代指数：

for i in np.arange(b.shape[0]): 
    a_column, b_element = a[:, i], b[i] 
    print(a_column)

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2014-09-21 17:26:03 unutbu

适应我的答案在shallow iteration with nditer， nditer和ndindex可用于迭代行或列通过生成索引。

In [19]: n,m=3,4 
In [20]: a=np.arange(n*m).reshape(n,m) 
In [21]: b=np.arange(m) 

In [22]: it=np.nditer(b) 
In [23]: for i in it: print a[:,i],b[i] 
[0 4 8] 0 
[1 5 9] 1 
[ 2 6 10] 2 
[ 3 7 11] 3 

In [24]: for i in np.ndindex(m):print a[:,i],b[i] 
[[0] 
[4] 
[8]] 0 
[[1] 
[5] 
[9]] 1 
[[ 2] 
[ 6] 
[10]] 2 
[[ 3] 
[ 7] 
[11]] 3 
In [25]:

ndindex使用像一个迭代器：it = np.nditer(b, flags=['multi_index']。

对于像这样的单个维度的迭代，for i in range(m):也适用。

也从另一个线程，这是一个使用order没有指标迭代一招：

In [28]: for i,j in np.nditer([a,b],order='F',flags=['external_loop']): 
    print i,j 
[0 4 8] [0 0 0] 
[1 5 9] [1 1 1] 
[ 2 6 10] [2 2 2] 
[ 3 7 11] [3 3 3]

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2014-09-21 21:02:35 hpaulj

迭代numpy数组的列和另一个元素的列？

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