Question

首先，我试图找到我的问题的答案（我认为这是非常基本的）在谷歌和网站上搜索，但没有任何结果。

我正试图从一个numpy矩阵中获取行，但我不能。例如，如果我使用它：

result = numpy.matrix([[11, 12, 13],
                       [21, 22, 23],
                       [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p[0])

打印出来：

[[11 12 13]]
[[21 22 23]]
[[31 32 33]]

如果仅使用p

，则相同

访问每一行我需要做什么？ numpy.nditer(result)打印一个数组，我需要每一行来执行一些操作。

Answer 1

问题是你正在使用np.matrix。请改用np.array并简单地迭代而不进行索引：

result = np.array([[11, 12, 13],
                   [21, 22, 23],
                   [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p)

[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

<强>解释

您所看到的是numpy.matrix要求每个行拥有2个维度的效果。这对于NumPy来说是不必要的和反模式的。

numpy.matrix背后有一段历史。为了方便矩阵乘法运算符，它被初始化使用。但这不再是一个问题，因为@是可能的（Python 3.5+）而不是嵌套的dot调用。因此，默认情况下，请使用numpy.array。

Answer 2

尝试以下方法：

for p in result:
    print(numpy.array(p)[0])

这会将每行显示为numpy.ndarray。

Answer 3

有两种方式（两者都基本归结为相同的逻辑）

方法-1：

使用result.A

将self作为ndarray对象返回相当于np.asarray(self)。

In [16]: for row in result.A:
    ...:     print(row)
    ...:     
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

方法-2：

使用result.getA()

将self作为ndarray对象返回相当于np.asarray(self)。

In [17]: for row in result.getA():
    ...:     print(row)
    ...:     
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

迭代n行的矩阵行

3 个答案:

方法-1：

方法-2：