Itération sur un tableau

Introduction

Le paquet NumPy contient un objet itérateur numpy.nditer. Il s'agit d'un objet itérateur multidimensionnel efficace qui permet d'itérer sur un tableau. Chaque élément d'un tableau est visité en utilisant l'interface standard Iterator de Python.

Créons un tableau 3X4 en utilisant la fonction arange() et itérons-le en utilisant nditer.

Exemple 1

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)

print 'Original array is:'
print a
print '\n'

print 'Modified array is:'
for x in np.nditer(a):
    print x,

La sortie de ce programme est la suivante -

Original array is:
[
    [ 0 5 10 15]
    [20 25 30 35]
    [40 45 50 55]
]

Modified array is:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

Exemple 2

L'ordre d'itération est choisi pour correspondre à la disposition de la mémoire d'un tableau, sans tenir compte d'un ordre particulier. Cela peut être vu en itérant sur la transposée du tableau ci-dessus.

import numpy as np 
a = np.arange(0,60,5) 
a = a.reshape(3,4) 

print 'Original array is:'
print a 
print '\n'  

print 'Transpose of the original array is:' 
b = a.T 
print b 
print '\n'  

print 'Modified array is:' 
for x in np.nditer(b): 
    print x,

La sortie du programme ci-dessus est la suivante -

Original array is:
[
    [ 0 5 10 15]
    [20 25 30 35]
    [40 45 50 55]
]

Transpose of the original array is:
[
    [ 0 20 40]
    [ 5 25 45]
    [10 30 50]
    [15 35 55]
]

Modified array is:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55