Question

我有一个形状相同（但不一定相同的dtype）的Numpy数组的列表，我想同时遍历所有数组的元素。例如，如果数组为：

>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> b = np.array([['one','two','three'],['four','five','six']])

我希望在[a, b]上进行迭代以产生

[(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four'), (5, 'five'), (6, 'six')]

我发现numpy.nditer几乎可以满足我的需求。这有效：

>>> for x, y in np.nditer([a, b]):
...     print('{} {}'.format(x, y))
1 one
2 two
3 three
4 four
5 five
6 six

请注意，迭代器产生标量的元组：

>>> next(np.nditer([a, b]))
(array(1), array('one', dtype='<U5'))

但是，在包含一个数组的列表的特殊情况下，np.nditer直接生成数组元素：

>>> next(np.nditer([a]))
array(1)

我需要它来生成具有一个元素的元组，因为我要在循环内的函数参数中解压缩迭代值。

当遍历一个数组的列表时，如何说服np.nditer生成一个元素元组？

Answer 1

一种解决方法是np.atleast_1D：

a = sum(np.ogrid[2:4, 3:5])
b = 2*a
for z in map(np.atleast_1d, np.nditer([a, b])):
    print(np.arange(*z))

#[5 6 7 8 9]
#[ 6  7  8  9 10 11]
#[ 6  7  8  9 10 11]
#[ 7  8  9 10 11 12 13]

for z in map(np.atleast_1d, np.nditer([a])):
    print(np.arange(*z))

#[0 1 2 3 4]
#[0 1 2 3 4 5]
#[0 1 2 3 4 5]
#[0 1 2 3 4 5 6]

请注意，这会将0D数组解压缩，nditer返回正确的标量。此外，它产生数组，而不是元组，但是只要您将它们扩展为一个函数就没关系。

Answer 2

这与- Root CA Certificate - AddTrustExternalCARoot.crt - Intermediate CA Certificate - USERTrustRSAAddTrustCA.crt - Intermediate CA Certificate - SectigoRSADomainValidationSecureServerCA.crt - Your PositiveSSL Certificate - www_guerrilla_app.crt的行为背道而驰。

也许您总是可以提供None数组，以便您总是得到一个元组？但是，您必须在函数中处理None。

处理一个Numpy数组的拐角情况以进行迭代

2 个答案: