通过任意顺序数组的索引有效地迭代答案

【问题标题】：Iterating efficiently through indices of arbitrary order array通过任意顺序数组的索引有效地迭代
【发布时间】：2015-12-08 05:41:06
【问题描述】：

假设我有一个任意的变量阶 N 数组。例如： A 是一个 2x3x3 数组，是一个 3 阶数组，其三个索引具有 2,3 和 3 个维度。

我想有效地循环遍历每个元素。如果我先验地知道顺序，那么我可以（在 python 中）做类似的事情，

#for order 3 
import numpy as np
shape = np.shape(A)
i = 0
while i < shape[0]:
  j = 0
  while j < shape[1]:
    k = 0
    while k < shape[2]:
      #code using i,j,k
      k += 1
    j += 1
  i += 1

现在假设我不知道 A 的顺序，即我事先不知道 shape 的长度。如何以最快的速度置换数组的所有元素？

【问题讨论】：

数组是否必须格式化为 numpy 数组？
您实际上想要实现什么？你可以做例如for indices in itertools.product(*map(range, shape)):，但这似乎不太可能是最好的方法。
是否需要存储“#code using i,j,k”的结果？
@jonrsharpe：另一种选择：for indices in range(a.size): indices = np.unravel_index(i, a.shape)。
你可以递归地做，我在下面写了一个答案来说明如何做。

标签： python arrays loops indices

【解决方案1】：

有很多方法可以做到这一点，例如遍历a.ravel() 或a.flat。但是，在 Python 循环中遍历数组的每个元素永远不会特别有效。

【讨论】：

迭代a.flat 将不允许基于原始 n 维数组中的位置（项目的 i、j、k 位置）执行操作。不过，它可以很好地为每个术语应用一些功能。
@AustinKootz 这可以通过迭代 enumerate(a.flat) 而不是 a.flat 轻松实现，就像您对普通 Python 列表所做的那样。

【解决方案2】：

我认为您选择首先置换哪个索引，选择第二个置换哪个索引等并不重要，因为您最里面的 while 语句将始终在 i、@ 的组合中执行一次987654322@ 和 k。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果是array = [[[1,2,3,4],[1,2]],[[1],[1,2,3]]]格式的数组

您可以使用以下结构：

array = [[[1,2,3,4],[1,2]],[[1],[1,2,3]]]
indices = []
def iter_array(array,indices):
    indices.append(0)
    for a in array:
        if isinstance(a[0],list):
            iter_array(a,indices)
        else:
            indices.append(0)
            for nonlist in a:
                #do something using each element in indices
                #print(indices)
                indices.append(indices.pop()+1)
            indices.pop()
        indices.append(indices.pop()+1)
    indices.pop()

iter_array(array,indices)

这应该适用于通常的嵌套列表“数组”我不知道是否可以使用 numpy 的数组结构来模仿它。

【讨论】：

OP 表示他们甚至不知道维度的数量（在帖子中称为“顺序”），因此您不知道要嵌套多少个循环。
如果我们知道最大“订单”，我们可以在每个 for 语句前加上 if isinstance(array[i][j],list): 以允许它在适当的级别停止。
我不太确定如何递归调用嵌套的 for 循环，但我觉得这是最好的方法。
我已将其重写为递归。为了清楚起见，我可能会进行进一步的小修改

【解决方案4】：

如果您需要保留操作的结果（并假设它是 A 和 i,j,k 的函数），您会想要使用这样的东西：

import itertools
import numpy as np

results = ( (position, code(A,position))
              for indices in itertools.product(*(range(i) for i in np.shape(A))))

然后你可以迭代结果得到每个位置的位置和代码的返回值。如果您需要多次访问结果，或者将生成器表达式转换为列表。

【讨论】：