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NumPy 迭代数组 nditer
NumPy 包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个高效的多维迭代器对象，使用它可以迭代数组。
迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。
接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('迭代输出元素：')
for x in np.nditer(a):
print (x, end=", " )
print ('\n')
上述代码执行结果如下
原始数组是：
[[0 1 2]
[3 4 5]]
迭代输出元素：
0, 1, 2, 3, 4, 5,
以上实例不是使用标准 C 或者 Fortran 顺序，选择的顺序是和数组内存布局一致的，这样做是为了提升访问的效率，默认是行序优先（row-major order，或者说是 C-order）。
这反映了默认情况下只需访问每个元素，而无需考虑其特定顺序。我们可以通过迭代上述数组的转置来看到这一点，并与以 C 顺序访问数组转置的 copy 方式做对比，如下实例：
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
for x in np.nditer(a.T):
print (x, end=", " )
print ('\n')
for x in np.nditer(a.T.copy(order='C')):
print (x, end=", " )
print ('\n')
执行结果如下
0, 1, 2, 3, 4, 5,
0, 3, 1, 4, 2, 5,
从上述例子可以看出，a 和 a.T 的遍历顺序是一样的，也就是他们在内存中的存储顺序也是一样的，但是 a.T.copy(order = 'C') 的遍历结果是不同的，那是因为它和前两种的存储方式是不一样的，默认是按行访问。
控制遍历顺序
- for x in np.nditer(a, order='F'):Fortran order，即是列序优先；
- for x in np.nditer(a.T, order='C'):C order，即是行序优先；
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('原始数组的转置是：')
b = a.T
print (b)
print ('\n')
print ('以 C 风格顺序排序：')
c = b.copy(order='C')
print (c)
for x in np.nditer(c):
print (x, end=", " )
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序排序：')
c = b.copy(order='F')
print (c)
for x in np.nditer(c):
print (x, end=", " )
上述代码执行结果如下
原始数组是：
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
原始数组的转置是：
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]
以 C 风格顺序排序：
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]
0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55,
以 F 风格顺序排序：
[[ 0 20 40]
[ 5 25 45]
[10 30 50]
[15 35 55]]
0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55,
可以通过显式设置，来强制 nditer 对象使用某种顺序：
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('以 C 风格顺序排序：')
for x in np.nditer(a, order = 'C'):
print (x, end=", " )
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序排序：')
for x in np.nditer(a, order = 'F'):
print (x, end=", " )
上述代码执行结果如下
原始数组是：
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
以 C 风格顺序排序：
0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55,
以 F 风格顺序排序：
0, 20, 40, 5, 25, 45, 10, 30, 50, 15, 35, 55,
修改数组中元素的值
nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。 默认情况下，nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值得修改，必须指定 read-write 或者 write-only 的模式。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):
x[...]=2*x
print ('修改后的数组是：')
print (a)
上述代码执行结果如下
原始数组是：
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
修改后的数组是：
[[ 0 10 20 30]
[ 40 50 60 70]
[ 80 90 100 110]]
使用外部循环
nditer类的构造器拥有flags参数，它可以接受下列值：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| c_index | 可以跟踪 C 顺序的索引 |
| f_index | 可以跟踪 Fortran 顺序的索引 |
| multi-index | 每次迭代可以跟踪一种索引类型 |
| external_loop | 给出的值是具有多个值的一维数组，而不是零维数组 |
在下面的实例中，迭代器遍历对应于每列，并组合为一维数组。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print ('原始数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组是：')
for x in np.nditer(a, flags = ['external_loop'], order = 'F'):
print (x, end=", " )
上述代码执行结果如下
原始数组是：
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
修改后的数组是：
[ 0 20 40], [ 5 25 45], [10 30 50], [15 35 55],
广播迭代
如果两个数组是可广播的，nditer 组合对象能够同时迭代它们。 假设数组 a 的维度为 3X4，数组 b 的维度为 1X4 ，则使用以下迭代器（数组 b 被广播到 a 的大小）。
import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
print ('第一个数组为：')
print (a)
print ('\n')
print ('第二个数组为：')
b = np.array([1, 2, 3, 4], dtype = int)
print (b)
print ('\n')
print ('修改后的数组为：')
for x,y in np.nditer([a,b]):
print ("%d:%d" % (x,y), end=", " )
上述代码执行结果如下
第一个数组为：
[[ 0 5 10 15]
[20 25 30 35]
[40 45 50 55]]
第二个数组为：
[1 2 3 4]
修改后的数组为：
0:1, 5:2, 10:3, 15:4, 20:1, 25:2, 30:3, 35:4, 40:1, 45:2, 50:3, 55:4,
