派手な配列を反復する

これに代わる冗長性の低い方法はありますか？

for x in xrange(array.shape[0]):
    for y in xrange(array.shape[1]):
        do_stuff(x, y)

私はこれを思いつきました：

for x, y in itertools.product(map(xrange, array.shape)):
    do_stuff(x, y)

これは1つのインデントを節約しますが、それでもかなり醜いです。

私はこの疑似コードのようなものを望んでいます：

for x, y in array.indices:
    do_stuff(x, y)

そのようなものはありますか？

あなたはndenumerateを探していると思います。

>>> a =numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> for (x,y), value in numpy.ndenumerate(a):
...  print x,y
... 
0 0
0 1
1 0
1 1
2 0
2 1

パフォーマンスについて。リストの理解よりも少し遅いです。

X = np.zeros((100, 100, 100))

%timeit list([((i,j,k), X[i,j,k]) for i in range(X.shape[0]) for j in range(X.shape[1]) for k in range(X.shape[2])])
1 loop, best of 3: 376 ms per loop

%timeit list(np.ndenumerate(X))
1 loop, best of 3: 570 ms per loop

パフォーマンスが心配な場合はndenumerate、配列の変換とループの2つのことを行うの実装を確認することで、もう少し最適化できます。配列があることがわかっている場合.coordsは、フラットイテレータの属性を呼び出すことができます。

a = X.flat
%timeit list([(a.coords, x) for x in a.flat])
1 loop, best of 3: 305 ms per loop

インデックスだけが必要な場合は、次のことを試してみてくださいnumpy.ndindex。

>>> a = numpy.arange(9).reshape(3, 3)
>>> [(x, y) for x, y in numpy.ndindex(a.shape)]
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

nditerを参照してください

import numpy as np
Y = np.array([3,4,5,6])
for y in np.nditer(Y, op_flags=['readwrite']):
    y += 3

Y == np.array([6, 7, 8, 9])

y = 3機能せずy *= 0、y += 3代わりに使用します。