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我有一个带有五个轴的数组：

colors = numpy.zeros(3, 3, 3, 6, 3))

我想使用此链接multi_index的第二个示例中的方法对其进行迭代，但不是迭代整个 5 个维度，而是要迭代前三个维度。一种 Pythonic 的方式（不涉及 Numpy）将是这样的：

indexes = itertools.product(range(3), repeat=3)
for coordinates in indexes:
  colors[coordinates]

如何在纯 Numpy 中实现这一点？

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2 回答 2

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我们numpy.ndindex()：

for idx in np.ndindex(*colors.shape[:3]):
    data = colors[coordinates]
于 2013-12-29T03:54:39.290 回答
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据我了解这个问题，您主要想要的是 itertools.product() 的 numpy 替代品。numpy 中最接近的类似物是 numpy.indices()。如果我们稍微修改问题中的代码示例，以便向我们展示在纯粹在 numpy 中工作时我们需要能够重现的输出：

indexes = itertools.product(range(3), repeat=3)
for coordinates in indexes:
    print(coordinates)

我们得到以下结果：

(0, 0, 0)
(0, 0, 1)
(0, 0, 2)
(0, 1, 0)
(0, 1, 1)
(0, 1, 2)
(0, 2, 0)
(0, 2, 1)
(0, 2, 2)
(1, 0, 0)
(1, 0, 1)
(1, 0, 2)
(1, 1, 0)
(1, 1, 1)
(1, 1, 2)
(1, 2, 0)
(1, 2, 1)
(1, 2, 2)
(2, 0, 0)
(2, 0, 1)
(2, 0, 2)
(2, 1, 0)
(2, 1, 1)
(2, 1, 2)
(2, 2, 0)
(2, 2, 1)
(2, 2, 2)

以下代码示例将使用 numpy.indices() 而不是 itertools.product() 准确地逐行重现此结果：

import numpy

a, b, c = numpy.indices((3,3,3))
indexes = numpy.transpose(numpy.asarray([a.flatten(), b.flatten(), c.flatten()]))
for coordinates in indexes:
    print(tuple(coordinates))
于 2013-12-29T03:55:48.583 回答