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numpy.arrayの任意の次元を反復する 質問する

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numpy.arrayの任意の次元を反復する 質問する

NumPy 配列の任意の次元の反復子を取得する関数はありますか?

最初の次元を反復するのは簡単です...

In [63]: c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)

In [64]: for r in c :
   ....:     print r
   ....: 
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[[12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]

しかし、他の次元を反復するのは困難です。たとえば、最後の次元は次のようになります。

In [73]: for r in c.swapaxes(2,0).swapaxes(1,2) :
   ....:     print r
   ....: 
[[ 0  4  8]
 [12 16 20]]
[[ 1  5  9]
 [13 17 21]]
[[ 2  6 10]
 [14 18 22]]
[[ 3  7 11]
 [15 19 23]]

これを自分で行うためのジェネレーターを作成していますが、これを自動的に行う numpy.ndarray.iterdim(axis=0) のような関数がないことに驚いています。

ベストアンサー1

提案されているものは非常に高速ですが、より明確なフォームを使用することで読みやすさを向上させることができます。

for i in range(c.shape[-1]):
    print c[:,:,i]

または、より良い方法（より高速、より一般的、より明示的）:

for i in range(c.shape[-1]):
    print c[...,i]

ただし、上記の最初のアプローチは、次のアプローチよりも約 2 倍遅いようですswapaxes()。

python -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' \
    'for r in c.swapaxes(2,0).swapaxes(1,2): u = r'
100000 loops, best of 3: 3.69 usec per loop

python -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' \
    'for i in range(c.shape[-1]): u = c[:,:,i]'
100000 loops, best of 3: 6.08 usec per loop

python -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' \
    'for r in numpy.rollaxis(c, 2): u = r'
100000 loops, best of 3: 6.46 usec per loop

swapaxes()これは、 がデータをコピーしないため、および の処理が一般的なコード ( がより複雑なスライスに置き換えられるc[:,:,i]ケースを処理するコード) を通じて実行される可能性があるためだと推測します。:

ただし、より明示的な 2 番目のソリューションc[...,i]は非常に読みやすく、非常に高速であることに注意してください。

python -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' \
    'for i in range(c.shape[-1]): u = c[...,i]'
100000 loops, best of 3: 4.74 usec per loop

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