Iterieren über ein numpy Array

Gibt es eine weniger ausführliche Alternative dazu:

for x in xrange(array.shape[0]):
    for y in xrange(array.shape[1]):
        do_stuff(x, y)

Ich habe mir das ausgedacht:

for x, y in itertools.product(map(xrange, array.shape)):
    do_stuff(x, y)

Das spart eine Einrückung, ist aber immer noch ziemlich hässlich.

Ich hoffe auf etwas, das wie dieser Pseudocode aussieht:

for x, y in array.indices:
    do_stuff(x, y)

Gibt es so etwas?

Ich denke, Sie suchen die Zahl .

>>> a =numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> for (x,y), value in numpy.ndenumerate(a):
...  print x,y
... 
0 0
0 1
1 0
1 1
2 0
2 1

In Bezug auf die Leistung. Es ist etwas langsamer als ein Listenverständnis.

X = np.zeros((100, 100, 100))

%timeit list([((i,j,k), X[i,j,k]) for i in range(X.shape[0]) for j in range(X.shape[1]) for k in range(X.shape[2])])
1 loop, best of 3: 376 ms per loop

%timeit list(np.ndenumerate(X))
1 loop, best of 3: 570 ms per loop

Wenn Sie sich Sorgen über die Leistung machen, können Sie ein wenig weiter optimieren, indem Sie sich die Implementierung von ansehen ndenumerate, die zwei Dinge bewirkt: Konvertieren in ein Array und Schleifen. Wenn Sie wissen, dass Sie ein Array haben, können Sie das .coordsAttribut des flachen Iterators aufrufen .

a = X.flat
%timeit list([(a.coords, x) for x in a.flat])
1 loop, best of 3: 305 ms per loop

Wenn Sie nur die Indizes benötigen, können Sie Folgendes versuchen numpy.ndindex:

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3)
>>> [(x, y) for x, y in numpy.ndindex(a.shape)]
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

siehe nditer

import numpy as np
Y = np.array([3,4,5,6])
for y in np.nditer(Y, op_flags=['readwrite']):
    y += 3

Y == np.array([6, 7, 8, 9])

y = 3würde nicht funktionieren, verwenden y *= 0und y += 3stattdessen.