NumPy:【ループ処理：イテレータ】の実行例

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サマリ

• np.nditer（イテレータ）
  • 呼び方：順次処理、遂次処理
  • ndarray（NumPy配列）の要素を順に取り出す
  • while文でループしながら取り出す

前提

• np.arange
  • NumPy:【序数,順列,倍数,等分割】の実行結果
• np.reshape
  • NumPy:【次元を操作】する方法いろいろ

サンプルコード

np.nditerの動きを確認

データ作成

import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
print(x)
print(x.shape)

[[0 1 2]
 [3 4 5]]
(2, 3)

• 形状(2,3)のndarray（NumPy配列）を作成

np.nditerでイテレータ作成

it = np.nditer(x, flags=['multi_index'], op_flags=['readwrite'])
print(type(it))

<class 'numpy.nditer'>

• flagsオプション
  • multi_index …… idx = it.multi_indexで位置を取り出し
• op_flagsオプション
  • readwrite …… 書き換えOK

ループ処理

while not it.finished:
    idx = it.multi_index
    print(f'index:{idx}')
    print(f'data:{x[idx]}')
    it.iternext()

index:(0, 0)
data:0
index:(0, 1)
data:1
index:(0, 2)
data:2
index:(1, 0)
data:3
index:(1, 1)
data:4
index:(1, 2)
data:5

• 合計のループ回数は6回
• 処理の流れ
  • 1次元目が0：0～2までの3回ループする
  • 1次元目が1：0～2までの3回ループする
• 取り出されるデータの順序
  • 1行目の1列目、2列目、3列目：0,1,2
  • 2行目の1列目、2列目、3列目：3,4,5
• 文法
  • it.multi_index …… データ番号を取得する
    • このインデックス番号を使ってx[idx]のように取り出す
    • 2次元のこの例だと(0,0)のようにタプルでデータの位置を示す
  • it.iternext() …… 次のデータに移る