Question

我想使用numpy函数（特定向量）迭代矩阵内的某个轴。

假设我们有矩阵A，即A.shape（2,3,4）

[[[1,2,3,4]，[5,7,8,9-]，[1,2,3,4]]，[[5,7,8,9-]，[1， 2,3,4]，[5,7,8,9-]]]

例如，如果我想仅迭代axis = 2 迭代= 6

[1,2,3,4]
[5,7,8,9]
[1,2,3,4]
[5,7,8,9]
[1,2,3,4]
[5,7,8,9]

最快的方法是什么？

我尝试使用numpy.nditer，但我完全陷入困境。我认为确定使用“external_loop”参数但仍然不知道该怎么做。

A_list= np.random.randn(400,400,3)

start_time = time.time()
sum = 0

for i in range(0,400):
    for j in range(0, 400):
        sum += A_list[i][j]

print sum
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

sum = 0
start_time = time.time()

for x in A_list.reshape(-1,A_list.shape[-1]):
    sum += x


print sum
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

sum = 0
start_time = time.time()

for x in np.vstack(A_list):
    sum += x


print sum
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

结果：

[-196.06613179  643.99881703  264.0386004 ]
--- 0.186000108719 seconds ---
[-196.06613179  643.99881703  264.0386004 ]
--- 0.134000062943 seconds ---
[-196.06613179  643.99881703  264.0386004 ]
--- 0.128999948502 seconds ---

如何只使用numpy迭代迭代某个轴矩阵？

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