使用一个维度作为迭代器在循环中的剩余维度上迭代3D numpy

Question

尽管有许多与迭代3D数组相关的类似问题，并且在尝试了诸如numpy的nditer等函数之后，我仍然对如何实现以下目标感到困惑：

我有一个尺寸（30，11，300）的信号，它是11个信号的30次试验，包含300个信号点。在

让这个信号用变量x_表示

我有另一个函数，它将一个（11300）矩阵作为输入，并将其绘制在1个图形上（11个信号包含300个信号点，绘制在一个图形上）。设此函数为sliding_window_plot。在

目前，我可以让它这样做：

x_plot = x_[0,:,:]
for i in range(x_.shape[0]):
    sliding_window_plot(x_plot[:,:])

它在一个图上绘制相同的（第一次试验）11个信号，包含300个点，30次。 我要它画出第I组信号。不是第一次（第0次）尝试信号。有什么建议吗？在

Answer 1

您正在对for循环外的第0个切片进行硬编码。您需要创建x_plot以进入循环。实际上，您可以通过根本不使用x_plot来简化代码。在

for i in rangge(x_.shape[0]): sliding_window_plot(x_[i])

Answer 2

一般来说，对于n>；1的所有nD数组，可以迭代数组的第一个维度，就像迭代任何其他iterable一样。要检查数组是否为iterable，可以使用np.iterable(arr)。下面是一个例子：

In [9]: arr = np.arange(3 * 4 * 5).reshape(3, 4, 5) 

In [10]: arr.shape 
Out[10]: (3, 4, 5) 

In [11]: np.iterable(arr) 
Out[11]: True 

In [12]: for a in arr: 
    ...:     print(a.shape) 
    ...:                     
(4, 5)
(4, 5)
(4, 5)

因此，在每次迭代中，我们都会得到一个矩阵（形状为(4, 5)）作为输出。总共有3个这样的输出组成了形状(3, 4, 5)的3D数组

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如果出于某种原因，您想在其他维度上迭代，那么可以使用numpy.rollaxis将所需的轴移动到第一个位置，然后按iterating-over-arbitrary-dimension-of-numpy-array中所述对其进行迭代

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注意：已经说过，numpy.rollaxis只为向后兼容而维护。因此，建议使用numpy.moveaxis代替将所需的轴移动到第一个维度。在

Answer 3

您应该能够使用for循环迭代第一个维度：

for s in x_:
    sliding_window_plot(s)

每次迭代，s将是下一个shape数组（11300）。在