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循环遍历小批量的numpy数组?

循环遍历小批量的numpy数组可以使用numpy的迭代器来实现。numpy提供了多种迭代器,包括nditer、ndenumerate和ndindex等。

  1. nditer迭代器:可以用于对数组进行逐元素的迭代。它可以按照不同的顺序(如C顺序、F顺序)以及不同的数据类型进行迭代。使用nditer迭代器可以提高循环效率。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

for x in np.nditer(arr):
    print(x)
  1. ndenumerate迭代器:可以同时迭代数组的索引和元素值。它返回一个迭代器对象,每次迭代返回一个元组,包含索引和对应的元素值。

示例代码:

代码语言:txt
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import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

for index, value in np.ndenumerate(arr):
    print(index, value)
  1. ndindex迭代器:可以用于生成多维数组的所有索引组合。它返回一个迭代器对象,每次迭代返回一个元组,包含当前索引的坐标。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

for index in np.ndindex(arr.shape):
    print(index)

这些迭代器可以灵活地应用于不同的场景,例如对数组进行逐元素的操作、同时获取索引和元素值、生成多维数组的所有索引组合等。

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