pytho数据分析模块如何用(umpy数据分析实例)

导语：Python 数据分析 NumPy 模块迭代数组nditer方法详解

考虑到实际应用场景中，数组往往不止一个维度，因此遍历数组中所有元素，使用while和for循环写起来很麻烦，本文将介绍NumPy自带的数组遍历方法nditer。

迭代器对象 nditer 在numpy 1.6中引入，提供了许多灵活的方法来系统地访问一个或多个数组的所有元素。其最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。一个简单的例子，如下：

通过执行结果，我们可以看到迭代过程不是使用标准 C 或者 Fortran 顺序，选择的顺序是和数组内存布局一致的，这样做是为了提高访问效率，默认是行序优先（row-major order，或者说是 C-order）。

这反映了默认情况下只需访问每个元素，而无需考虑其特定顺序。我们可以通过迭代上述数组的转置来看到这一点，并与以 C 顺序访问数组转置的 copy 方式做对比，示例如下：

从上述例子可以看出，a 和 a.T 的遍历顺序相同，即他们在内存中的存储顺序是一样的。而 a.T.copy(order = 'C') 的遍历结果是不同的，因为它和前两种的存储方式是不一样的，默认是按行访问。

控制迭代顺序

有时，无论内存中元素的布局如何，需要以特定的顺序访问数组元素。因此 nditer 对象提供 order 用于控制此迭代方面的参数。具有上述行为的默认值是order='K'，就是上述的访问方式。对于C命令，可以用order='C'覆盖，对于Fortran命令，可以用order='F'覆盖。

for x in np.nditer(a, order='F'):order Fortran ，即是列序优先；for x in np.nditer(a.T, order='C'):order C，即是行序优先；

示例如下

执行上述代码，输出结果为：

可以通过显式设置，来强制 nditer 对象使用某种顺序，如下：

执行上述代码，输出结果为：

修改数组值

默认情况下， nditer将待迭代遍历的数组为只读对象（read-only）。如果在遍历数组的同时，需要对数组元素值进行修改，必须使用 op_flags=readwrite 或 op_flags=writeonly。

使用外部循环

上面示例中是逐一访问数组中的每个元素，我们还可以一次访问某一个行或者某一列，这时候要用到flags参数 ，如 flags = external_loop，配合上控制顺序的参数order就可以按列输出或者按行顺序输出，如下：

如上，分别尝试了两种顺序的外部循环遍历数组n，F对应列优先顺序，输出的每一列组成一个数组。C对应行优先的顺，输出的所有元素组成一个数组。

flags参数，它可以接受下列值，参数描述：

c_index：可以跟踪 C 顺序的索引 。f_index：可以跟踪 Fortran 顺序的索引 。multi-index：每次迭代可以跟踪一种索引类型 。external_loop：给出的值是具有多个值的一维数组，而不是零维数组 。广播迭代

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 n 的维度为 2X2，数组 m 的维度为 2X1 ，则使用以下迭代器（数组 m 被广播到 n 的大小）。

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