用NumPy迭代和修改数组

Question

我有两个向量x和{}，它们的长度都是用NumPy定义的。在

如何遍历x并修改y中的值？在

我是说

ingredients = empty(cakes.shape)
for ingredient, cake in np.nditer([ingredients,cakes]):
    ingredient = cake * 2 + 2

Answer 1

你可能想处理向量而不是循环？在

In [144]: cakes = np.array([2, 3])

In [145]: cakes * 2 + 2
Out[145]: array([6, 8])

Answer 2

正如其他人所说，使用向量化通常更好/更快/更好。。。在

但是如果你有充分的理由使用迭代，你当然可以这么做。在

我刚从the official documentation复制了这个：

>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):
...     x[...] = 2 * x
...
>>> a
array([[ 0,  2,  4],
       [ 6,  8, 10]])

Answer 3

您的示例不起作用，因为component不是可变的数据类型，它是一个int或float以及更大结构中的一个元素——您必须修改更大的结构。在

尽管如此，numpyonic的方法看起来像：

ingredient = cakes * 2 + 2

numpy的最大优点是它的向量化语句，就像下面这样。在