Pengulangan Array NumPy
Iterasi Array
Iterasi berarti menelusuri elemen satu per satu.
Saat kita berurusan dengan array multi-dimensi di numpy, kita bisa melakukan ini menggunakan
forloop dasar python.
Jika kita mengulangi pada larik 1-D, ia akan melewati setiap elemen satu per satu.
Contoh
Iterasi pada elemen larik 1-D berikut:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
for x in arr:
print(x)
Iterasi Array 2-D
Dalam array 2-D itu akan melewati semua baris.
Contoh
Ulangi elemen larik 2-D berikut:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for x
in arr:
print(x)
Jika kita melakukan iterasi pada array n -D maka akan melewati dimensi n-1 satu per satu.
Untuk mengembalikan nilai aktual, skalar, kita harus mengulangi array di setiap dimensi.
Contoh
Iterasi pada setiap elemen skalar dari larik 2-D:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for x
in arr:
for y in x:
print(y)
Iterasi Array 3-D
Dalam array 3-D itu akan melalui semua array 2-D.
Contoh
Ulangi elemen larik 3-D berikut:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
for x
in arr:
print(x)
Untuk mengembalikan nilai aktual, skalar, kita harus mengulangi array di setiap dimensi.
Contoh
Iterasi ke skalar:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
for x
in arr:
for y in x:
for z in y:
print(z)
Iterasi Array Menggunakan nditer()
Fungsi nditer()tersebut adalah fungsi bantuan yang dapat digunakan dari iterasi yang sangat dasar hingga yang sangat lanjut. Ini memecahkan beberapa masalah dasar yang kita hadapi dalam iterasi, mari kita membahasnya dengan contoh.
Iterasi pada Setiap Elemen Skalar
Dalam forloop dasar, iterasi melalui setiap skalar array kita perlu menggunakan
n
for loop yang mungkin sulit untuk ditulis untuk array dengan dimensi yang sangat tinggi.
Contoh
Iterasi melalui larik 3-D berikut:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
for x in np.nditer(arr):
print(x)
Iterasi Array Dengan Tipe Data Berbeda
Kita dapat menggunakan op_dtypesargumen dan meneruskan tipe data yang diharapkan untuk mengubah tipe data elemen saat iterasi.
NumPy tidak mengubah tipe data elemen di tempat (di mana elemen berada dalam array) sehingga perlu beberapa ruang lain untuk melakukan tindakan ini, ruang ekstra itu disebut buffer, dan untuk mengaktifkannya di nditer()we pass flags=['buffered'].
Contoh
Iterasi melalui array sebagai string:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
for x in
np.nditer(arr, flags=['buffered'], op_dtypes=['S']):
print(x)
Iterasi Dengan Ukuran Langkah Berbeda
Kita bisa menggunakan filtering dan diikuti dengan iterasi.
Contoh
Ulangi setiap elemen skalar dari larik 2D dengan melewatkan 1 elemen:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
for x in np.nditer(arr[:, ::2]):
print(x)
Enumerasi Iterasi Menggunakan ndenumerate()
Pencacahan berarti menyebutkan nomor urut sesuatu satu per satu.
Terkadang kami memerlukan indeks elemen yang sesuai saat iterasi, ndenumerate()metode ini dapat digunakan untuk kasus penggunaan tersebut.
Contoh
Hitung pada elemen array 1D berikut:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
for idx, x in
np.ndenumerate(arr):
print(idx, x)
Contoh
Hitung elemen array 2D berikut:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
for idx, x in np.ndenumerate(arr):
print(idx, x)