总结了 11 种 Numpy 的高级操作

文章预览

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 01数组上的迭代 NumPy 包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个有效的多维迭代器对象，可以用于在数组上进行迭代。数组的每个元素可使用 Python 的标准Iterator接口来访问。 import  numpy  as  np a = np.arange( 0 ,  60 ,  5 ) a = a.reshape( 3 ,  4 ) print(a) for  x  in  np.nditer(a):     print(x) [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]] 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 如果两个数组是可广播的，nditer组合对象能够同时迭代它们。假设数 组a具有维度 3X4，并且存在维度为 1X4 的另一个数组b，则使用以下类型的迭代器(数组b被广播到a的大小)。 import  numpy  as  np a = np.arange( 0 ,  60 ,  5 ) a = a.reshape( 3 ,  4 ) print(a) b = np.array([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ], dtype=int) print(b) for  x, y  in  np.nditer([a, b]):     print(x, ………………………………