NumPy - Iterando sobre una matriz

El paquete NumPy contiene un objeto iterador numpy.nditer. Es un objeto iterador multidimensional eficiente con el que es posible iterar sobre una matriz. Cada elemento de una matriz se visita mediante la interfaz Iterator estándar de Python.

Creemos una matriz 3X4 usando la función arange () e iteremos sobre ella usando nditer.

Ejemplo 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,

El resultado de este programa es el siguiente:

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

Ejemplo 2

El orden de iteración se elige para que coincida con el diseño de memoria de una matriz, sin considerar un orden en particular. Esto se puede ver iterando sobre la transposición de la matriz anterior.

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,

El resultado del programa anterior es el siguiente:

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

Orden de iteración

Si los mismos elementos se almacenan usando un orden de estilo F, el iterador elige la forma más eficiente de iterar sobre una matriz.

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

print 'Sorted in C-style order:'
c = b.copy(order = 'C')
print c
for x in np.nditer(c):
   print x,

print '\n'

print 'Sorted in F-style order:'
c = b.copy(order = 'F')
print c
for x in np.nditer(c):
   print x,

Su salida sería la siguiente:

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]]

Sorted in C-style order:
[[ 0 20 40]
 [ 5 25 45]
 [10 30 50]
 [15 35 55]]
0 20 40 5 25 45 10 30 50 15 35 55

Sorted in F-style order:
[[ 0 20 40]
 [ 5 25 45]
 [10 30 50]
 [15 35 55]]
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

Ejemplo 2

Es posible forzar nditer objeto para usar un orden específico mencionándolo explícitamente.

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

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

print 'Sorted in C-style order:' 
for x in np.nditer(a, order = 'C'): 
   print x,  
print '\n' 

print 'Sorted in F-style order:' 
for x in np.nditer(a, order = 'F'): 
   print x,

Su salida sería -

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

Sorted in C-style order:
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

Sorted in F-style order:
0 20 40 5 25 45 10 30 50 15 35 55

Modificar valores de matriz

los nditer el objeto tiene otro parámetro opcional llamado op_flags. Su valor predeterminado es de solo lectura, pero se puede configurar en modo de lectura y escritura o de solo escritura. Esto permitirá modificar los elementos de la matriz utilizando este iterador.

Ejemplo

import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print 'Original array is:'
print a
print '\n'

for x in np.nditer(a, op_flags = ['readwrite']):
   x[...] = 2*x
print 'Modified array is:'
print a

Su salida es la siguiente:

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

Modified array is:
[[ 0 10 20 30]
 [ 40 50 60 70]
 [ 80 90 100 110]]

Bucle externo

El constructor de la clase nditer tiene un ‘flags’ parámetro, que puede tomar los siguientes valores:

No Señor.	Descripción de parámetros
1	c_index Se puede rastrear el índice C_order
2	f_index Se realiza un seguimiento del índice de Fortran_order
3	multi-index Se puede rastrear el tipo de índices con uno por iteración
4	external_loop Hace que los valores dados sean matrices unidimensionales con múltiples valores en lugar de matrices de dimensión cero

Ejemplo

En el siguiente ejemplo, el iterador atraviesa las matrices unidimensionales correspondientes a cada columna.

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, flags = ['external_loop'], order = 'F'):
   print x,

La salida es la siguiente:

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

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

Iteración de radiodifusión

Si dos matrices son broadcastable, un combinado nditerel objeto puede iterar sobre ellos al mismo tiempo. Suponiendo que una matriza tiene dimensión 3X4, y hay otra matriz b de dimensión 1X4, se utiliza el iterador del siguiente tipo (matriz b se transmite a un tamaño de a).

Ejemplo

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

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

print 'Second array is:' 
b = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = int) 
print b  
print '\n' 

print 'Modified array is:' 
for x,y in np.nditer([a,b]): 
   print "%d:%d" % (x,y),

Su salida sería la siguiente:

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

Second array is:
[1 2 3 4]

Modified array is:
0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4