Numpy 如何迭代列

Numpy的名称代表Numerical Python，它帮助解决数组上的数学运算。在Python中，有一些内置函数，如nditor()、T()、array()、shape[]和apply_along_axis()，用于在Numpy中迭代列。

语法

以下是示例中使用的语法-

nditer()

NumPy模块中包含了这个内置的函数用于迭代对象。

T()

此函数是指将列数据帧中的索引进行转置。

array()

这是Python中的一个内置函数，用于创建数组。数组是通过收集相同数据类型的项目来定义的。

apply_along_axis()

apply_along_axis()函数通过选择的轴沿输入数组的1D切片运行给定的函数。

Shape[]

这是用来获取一个名为Numpy的模块的维度的。同时，获取Pandas模块的维度。

使用nditer()函数

该程序使用for循环，在变量上使用内置函数nditer()与T()，以遍历Numpy中的列。

示例

在下面的例子中，我们将首先导入名为numpy的模块，并将对象引用命名为ny。然后，使用内置函数array()与ny创建一个4*3的矩阵数组，并将其存储在变量arr中。接下来，使用for循环，其中变量col在nditer()上迭代，接受arr.T()作为参数来转置列的索引。最后，使用变量col在print函数中获取结果。

import numpy as ny
# Create a sample 2D array
arr = ny.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90], [110, 120, 130]])
print("Iteration of all the columns:")
# Iterate over columns using nditer
for col in ny.nditer(arr.T):
    print(col)

输出

Iteration of all the columns:
10
20
30
40
50
60
70
80
90
110
120
130

使用数组转置

该程序使用矩阵的概念，通过将行转置为列，从而在Numpy中迭代列。

示例

在以下示例中，首先导入模块，然后使用内置函数array()创建列表矩阵，并将其存储在变量arr中。现在使用for循环转置输入数组矩阵，其中变量col通过arr.T遍历每个列。最后，我们使用变量col打印结果。

# import the module
import numpy as np
# create the list matrix
arr = np.array([[1, 2, 3 ],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]]
                )
# Transpose array matrix
for col in arr.T:
    print(col)

输出

[1 4 7] 
 [2 5 8] 
 [3 6 9]

使用apply_along_axis()函数

该程序使用内置函数apply_along_axis()，该函数将对输入数组的每一列进行切片并迭代。

示例

在下面的示例中，首先导入模块，然后在变量arr中创建二维数组表示。接下来，使用用户定义的函数对每一列进行操作，该函数接受名为col的参数，该参数通过内置函数apply_along_axis()接收值，并将打印出列。最后，apply_along_matrix()接受以下参数：

p_column : 这是命名函数定义的第一个参数，用于对转置数组arr.T的每一列进行操作。
0 : 第二个参数0指定函数应该沿着输入数组的第一轴（列）应用。
arr.T : 转置数组，有助于对列进行迭代。

import numpy as np
# 2D array representation
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# operate each column using the function
def p_column(col):
    print(col)
# Iterate the column
np.apply_along_axis(p_column, 0, arr.T)

输出

[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]

使用While循环

该程序使用shape方法获取NumPy模块的维度，并使用while循环迭代输入数组的每一列。

示例

在以下示例中，开始导入模块并创建输入数组，将其保存在变量arr中，该数组包含了行和列。使用相同的变量，将使用Shape[]方法获取数组的维度，并将其存储在变量num_cols中。然后将变量col_index初始化为0，表示初始索引值。接下来，使用while循环设置条件，使用<操作符。然后使用切片和递增生成结果。

import numpy as np
# Create the 2D array
arr = np.array([[1, 5, 9], [13, 14, 21], [25, 29, 33]])
# Get the number of columns
num_cols = arr.shape[1]
# Initialize the column index
col_index = 0
# Using a while loop iterates over each column
while col_index < num_cols:
    col = arr[:, col_index]
    print(col)
    col_index += 1