Iteração da matriz NumPy
Neste artigo, daremos a você uma compreensão mais profunda da iteração de matriz NumPy e o ajudaremos a escolher o melhor método para seu caso de uso específico.
vamos explorar os vários métodos para iterar em um array NumPy e entender suas características, vantagens e limitações. Seja você um iniciante ou um usuário experiente do NumPy.
Iteração da Matriz NumPy
As matrizes NumPy são uma estrutura de dados fundamental na pilha de computação científica do Python , usada para representar e manipular grandes quantidades de dados numéricos.
Iterar sobre os elementos de um array NumPy é uma tarefa comum que pode ser executada de várias maneiras.
A iteração de itens da matriz Numpy significa iterar cada item, um de cada vez.
No numpy, podemos utilizar o loop for simples do Python para manipular matrizes multidimensionais.
Uma matriz de itens unidimensionais será iterada um a um se iterarmos nela.
O código abaixo importa a biblioteca numpy e cria um array numpy company_arr com os valores [ 1, 2, 3 ]. Em seguida, itera sobre a matriz usando um loop for e imprime cada valor na matriz, mrx .
Example:
Utilizando o seguinte array cgpa_arr como ponto de partida, percorra seus componentes:
Example:
Iteração de Matriz NumPy 2-D
A iteração da matriz Numpy percorre cada linha em uma matriz bidimensional.
Utilizando o código abaixo, criamos um array numpy 2D chamado company_arr com dois sub-arrays, cada um contendo uma lista de nomes de empresas. Depois disso, ele usa um loop for para iterar sobre o array 2D e imprimir cada sub-array, mrx .
Example:
Aplicando a matriz bidimensional, percorra os dados da seguinte maneira:
Example:
Na iteração de matriz Numpy, se iterarmos sobre uma matriz nD, percorremos n-1 dimensões sequencialmente.
Em cada dimensão, somos obrigados a percorrer os arrays para obter os valores reais, os escalares.
Existem duas listas na matriz, cada uma contendo quatro elementos. Essas listas são chamadas de “ mrx ” no primeiro loop “for”.
O segundo loop “for” imprime cada elemento dentro de cada lista, que são referidos como “ amplo ”:
Example:
Para cada objeto escalar bidimensional, execute as seguintes iterações:
Example:
Iterando Arrays 3-D
A iteração da matriz Numpy em uma matriz tridimensional deve passar por todas as matrizes bidimensionais.
Utilizando o seguinte array tridimensional cgpa_arr , percorra os itens:
Example:
Você pode percorrer os componentes na seguinte matriz tridimensional chamando nba_arr :
Example:
Em cada dimensão, precisamos percorrer os arrays para recuperar os valores verdadeiros, os escalares.
Para chegar aos escalares, percorra da seguinte forma:
Example:
Para obter os escalares, percorra abaixo:
Example:
Iteração de matriz NumPy usando nditer ()
Uma função de ajuda, nditer() , pode ser invocada para uma ampla gama de iterações, desde o início até o mais avançado.
Vamos dar uma olhada nos exemplos de iteração do array Numpy para ver como ele resolve alguns problemas simples de iteração.
Para matrizes de alta dimensão, você deve aplicar n loops for para iterar em cada escalar em um loop for simples.
Repita a matriz tridimensional watch_arr abaixo várias vezes:
Example:
Execute iterações no array tridimensional singer_arr abaixo:
Example:
Tipos de dados de iteração de matriz NumPy
O argumento op_dtypes pode ser utilizado para modificar os tipos de dados do objeto durante a iteração sobre o tipo de dados esperado.
Como o NumPy não modifica o tipo de dados do item no local (em arrays), ele requer algum espaço extra para isso, que é chamado de buffer, que é ativado por flags=['buffered'] em nditer () .
Uma representação de string de loop através da matriz fatorial_arr é a seguinte:
Example:
A string fornecida indica a travessia do array fibonacci_arr :
Example:
Tamanho da etapa de iteração da matriz NumPy
Podemos aplicar a filtragem e prosseguir com o processo de iteração.
Simplesmente pule um item escalar enquanto percorre o array bidimensional singer_arr :
Example:
Ao percorrer a matriz fibonacci_arr, pule um componente escalar:
Example:
NumPy Array Iteração ndenumerate()
De acordo com sua sequência, a enumeração refere-se a listar o número do pedido de algo.
O método ndenumerate() pode ser utilizado quando exigimos o índice associado de um item durante a iteração.
Liste os componentes dos seguintes arrays unidimensionais company_arr :
Example:
Os itens da matriz unidimensional fatorial_arr abaixo precisam ser enumerados:
Example:
No exemplo abaixo, vamos enumerar os componentes do seguinte array bidimensional nba_arr:
Example:
A seguir está uma enumeração dos itens de um array bidimensional watch_arr:
