如何遍历 numpy 数组并执行计算？答案

【问题标题】：How do I iterate through a numpy array and perform calculations?如何遍历 numpy 数组并执行计算？
【发布时间】：2021-11-28 16:16:58
【问题描述】：

我想遍历一个 numpy 数组并执行除法、乘法和加法。我一直想出几个错误。最新的是

IndexError: 标量变量的索引无效。

import numpy as np
rays = np.array([[7.651e-03, 7.284e-03, 5.134e-03, 7.442e-03, 3.035e-03)],[2.373e-03, 6.877e-03, 4.809e-03, 2.870e-04, 3.175e-04, 1.791e-03]])

for i in range(rays):
    for w in range(i):
        estimate = rays[0][i]/(rays[0][i]+rays[1][i])

【问题讨论】：

您的 rays 定义在语法上看起来不正确 - 第一个子列表中的 ) 不匹配。这也不是一个 numpy 数组，它是一个列表列表。
代码中的“ray”不是“rays”是什么？
那是我的错，我应该指定 numpy 数组。打算尝试更改标题和光线类型。
你希望你的输出是什么？您的代码将重复替换 estimate 的值，从而导致最后一个值的比率。你不妨写estimate = rays[0][-1]/(rays[0][-1]+rays[1][-1]) 没有任何for 循环。
@AlainT。它将被附加到一个列表并转换为一个数组 (1000, )

标签： python numpy-ndarray addition

【解决方案1】：

修正您的 rays 定义：

rays = [
    [7.651e-03, 7.284e-03, 5.134e-03, 7.442e-03, 3.035e-03],
    [2.373e-03, 6.877e-03, 4.809e-03, 2.870e-04, 3.175e-04, 1.791e-03]
]

我们可以像这样迭代地计算您的估计值：

for r0, r1 in zip(*rays):
    estimate = r0 / (r0 + r1)
    print(estimate)

如果你不熟悉zip（注意zip(*rays)和zip(rays[0], rays[1])是一样的），上面的基本等价于：

for i in range(len(rays[0])):  # assuming all rays have same length!
    r0, r1 = rays[0][i], rays[1][i]
    estimate = r0 / (r0 + r1)
    print(estimate)

zip 版本被认为更“pythonic”（显然更简洁）。

【讨论】：

【解决方案2】：

rays = [
[7.651e-03, 7.284e-03, 5.134e-03, 7.442e-03, 3.035e-03],
[2.373e-03, 6.877e-03, 4.809e-03, 2.870e-04, 3.175e-04],
]

for i in range(min(len(rays[0]), len(rays[1]))):
    estimate = rays[0][i] / (rays[0][i] + rays[1][i])
    print(estimate)

【讨论】：

感谢您提供答案。您能否编辑您的答案以包括对您的代码的解释？这将有助于未来的读者更好地了解正在发生的事情，尤其是那些刚接触该语言并难以理解概念的社区成员。

【解决方案3】：

您的示例存在几个问题（其中一些可能是实际问题，其他只是拼写错误或过于简单化）：

import numpy as np     # if you want to use for-loops don't use numpy
rays = np.array(...    # closing parentheses instead of brackets
                       # unequal dimensions row of 5 and row of 6
                            
for i in range(rays):  # rays is not a number, did you mean len(rays[0])?
    for w in range(i): # w is not used anywhere
        estimate = rays[0][i]/(rays[0][i]+rays[1][i]) 
                       # estimate is overwritten at each iteration

使用 numpy 的重点是避免使用 for 循环“手动”迭代数组元素。您应该将结果视为矩阵（或向量）之间的运算：

例如（没有 for 循环）：

import numpy as np
rays = np.array([[7.651e-03, 7.284e-03, 5.134e-03, 7.442e-03, 3.035e-03],
                 [2.373e-03, 6.877e-03, 4.809e-03, 2.870e-04, 3.175e-04]])

estimates = rays[0]/(rays[0]+rays[1])
print(estimates)
[0.76326816 0.51437045 0.51634316 0.96286712 0.90529456]

请注意，我从第二行中删除了最后一个值，因为 numpy 需要固定尺寸（即它不能有一行包含 5 个元素，另一行包含 6 个元素）

您的嵌套循环for w in range(i)，虽然您没有对w 做任何事情，但这表明您可能正在寻找累积和之间的比率。如果是这种情况，请使用 numpy 中的 cumsum 函数：

estimates = np.cumsum(rays[0])/np.cumsum(rays[0]+rays[1])
print(estimates)
[0.76326816 0.61753153 0.58805087 0.65726163 0.67565445]

【讨论】：