迭代 3D 数组的 Pythonic 方式答案

【问题标题】：Pythonic way of iterating over 3D array迭代 3D 数组的 Pythonic 方式
【发布时间】：2010-11-21 21:52:35
【问题描述】：

我在 Python 中有一个 3D 数组，我需要遍历数组中的所有立方体。也就是说，对于数组维度中的所有(x,y,z)，我需要访问多维数据集：

array[(x + 0, y + 0, z + 0)]
array[(x + 1, y + 0, z + 0)]
array[(x + 0, y + 1, z + 0)]
array[(x + 1, y + 1, z + 0)]
array[(x + 0, y + 0, z + 1)]
array[(x + 1, y + 0, z + 1)]
array[(x + 0, y + 1, z + 1)]
array[(x + 1, y + 1, z + 1)]

该数组是一个 Numpy 数组，尽管这并不是必需的。我刚刚发现使用numpy.fromfile() 使用单行代码读取数据非常容易。

有没有比以下更 Pythonic 的方式来迭代这些？这看起来就像使用 Python 语法的 C。

for x in range(x_dimension):
    for y in range(y_dimension):
        for z in range(z_dimension):
            work_with_cube(array[(x + 0, y + 0, z + 0)],
                           array[(x + 1, y + 0, z + 0)],
                           array[(x + 0, y + 1, z + 0)],
                           array[(x + 1, y + 1, z + 0)],
                           array[(x + 0, y + 0, z + 1)],
                           array[(x + 1, y + 0, z + 1)],
                           array[(x + 0, y + 1, z + 1)],
                           array[(x + 1, y + 1, z + 1)])

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/1280667/… 会回答这个问题吗？
那将是范围（...-1），这里...
实际上，是的@tom10，它确实回答了这个问题

标签： python arrays loops

【解决方案1】：

看看itertools，尤其是itertools.product。您可以使用

将三个循环压缩为一个

import itertools

for x, y, z in itertools.product(*map(xrange, (x_dim, y_dim, z_dim)):
    ...

您也可以这样创建立方体：

cube = numpy.array(list(itertools.product((0,1), (0,1), (0,1))))
print cube
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 1, 0],
       [0, 1, 1],
       [1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 1, 0],
       [1, 1, 1]])

并通过简单的加法来添加偏移量

print cube + (10,100,1000)
array([[  10,  100, 1000],
       [  10,  100, 1001],
       [  10,  101, 1000],
       [  10,  101, 1001],
       [  11,  100, 1000],
       [  11,  100, 1001],
       [  11,  101, 1000],
       [  11,  101, 1001]])

在您的情况下将转换为cube + (x,y,z)。您的代码的非常紧凑的版本是

import itertools, numpy

cube = numpy.array(list(itertools.product((0,1), (0,1), (0,1))))

x_dim = y_dim = z_dim = 10

for offset in itertools.product(*map(xrange, (x_dim, y_dim, z_dim))):
    work_with_cube(cube+offset)

编辑：itertools.product 通过不同的参数生成产品，即itertools.product(a,b,c)，所以我必须将map(xrange, ...) 传递为*map(...)

【讨论】：

这会导致错误：ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape
...但是，在您的示例中使用 (x,y,z) 而不是 offset 可以解决此问题
*map(...) 中的* 有什么作用？
@Nathan：它使用列表作为参数调用函数。 s=[1,2,3]; foo(*s) 与 foo(1,2,3) 相同
与foo(s) 不同，foo 只传递一个参数，列表s?

【解决方案2】：

import itertools
for x, y, z in itertools.product(xrange(x_size), 
                                 xrange(y_size), 
                                 xrange(z_size)):
    work_with_cube(array[x, y, z])

【讨论】：