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<分区>
有很多方法可以遍历二维数组。示例如下。
这些方法中的大多数虽然实用，但让我感到难以阅读。有些非常耗费内存，而且大多数不能很好地泛化到 N 维。
是否有一种更具可读性的方法，最好是计算效率高且能很好地推广到 ND 的方法，以遍历 ndarray 中的所有坐标集？
arr = np.arange(100).reshape([10,10])
x,y = np.indices(arr.shape)
for i,j in zip(x.flat,y.flat):
dosomething(arr[i,j])
for i,j in np.nditer(np.indices(arr.shape).tolist()):
dosomething(arr[i,j])
for i in xrange(arr.shape[0]):
for j in xrange(arr.shape[1]):
dosomething(arr[i,j])
for i,j in itertools.product(range(arr.shape[0], range.shape[1])):
dosomething(arr[i,j])
# on further thought, maybe this one is OK?
for ind in xrange(arr.size):
i,j = np.unravel_index(ind, arr.shape)
dosomething(arr[i,j])
for i,j in itertools.product(*map(xrange, arr.shape)):
dosomething(arr[i,j])
(后者来自Pythonic way of iterating over 3D array)
我真正想要回答的问题是“如何获取数组的 x、y 索引？”答案是:
for i,j in (np.unravel_index(ind,arr.shape) for ind in xrange(arr.size)):
dosomething(arr[i,j])
(np.unravel_index(ind,arr.shape) for ind in xrange(arr.size)) 是一个相当可读且高效的生成器。
但是，对于标题中提出的问题，其他(链接的)答案更好(np.nditer、np.enumerate)
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