使用枚举函数迭代一个numpy数组

时间:2013-12-27 21:50:31

标签: python arrays numpy iteration

我想将数组纳入我的一些代码中。我试图迭代一个数组。

import numpy as np

a=10.0
b=55.0

y=np.asarray([11,30,54,7,22,5,15,65,15,6])

I =[y[i] / (a + (i+1) * b) for i in range(0, len(y))]

print I

>>> 
[0.16923076923076924, 0.25, 0.30857142857142855, 0.030434782608695653, 0.077192982456140355, 0.014705882352941176, 0.037974683544303799, 0.14444444444444443, 0.029702970297029702, 0.010714285714285714]

到目前为止,我将迭代方法切换为枚举,这将提供相同的结果,但速度更快

J=[y[i] / (a + (i+1) * b) for i, item in enumerate(y)]

print J

在Python pandas中有一个函数来创建[1,2,3,4,5,6,... n]数组,然后使用数组中的值而不是使用for循环。这是否可以在numpy中使用,是否会使流程更快?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以不使用np.arange循环执行此操作:

>>> c = a + b*(np.arange(1, len(y)+1))
>>> y/c
array([ 0.16923077,  0.25      ,  0.30857143,  0.03043478,  0.07719298,
        0.01470588,  0.03797468,  0.14444444,  0.02970297,  0.01071429])