numpy.nested_iters#

numpy.nested_iters(op, axes, flags=None, op_flags=None, op_dtypes=None, order='K', casting='safe', buffersize=0)#

创建用于嵌套循环的 nditer 迭代器

创建 nditer 对象的元组，这些对象在嵌套循环中遍历 op 参数的不同轴。第一个迭代器用于最外层循环，最后一个用于最内层循环。向前移动一个迭代器会改变后续迭代器指向其新元素。

参数:

opndarray 或类数组序列: 要遍历的数组。
axesint 类型列表的列表: 每个项都用作 nditer 的“op_axes”参数
flags, op_flags, op_dtypes, order, casting, buffersize (可选): 参见同名的 nditer 参数

返回:

itersnditer 元组: 针对 axes 中每个项的 nditer，最外层优先

另请参见

nditer

示例

基本用法。请注意 y 如何成为 [a[:, 0, :], a[:, 1, 0], a[:, 2, :]] 的“展平”版本，因为我们将第一个迭代器的轴指定为 [1]

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(12).reshape(2, 3, 2)
>>> i, j = np.nested_iters(a, [[1], [0, 2]], flags=["multi_index"])
>>> for x in i:
...      print(i.multi_index)
...      for y in j:
...          print('', j.multi_index, y)
(0,)
 (0, 0) 0
 (0, 1) 1
 (1, 0) 6
 (1, 1) 7
(1,)
 (0, 0) 2
 (0, 1) 3
 (1, 0) 8
 (1, 1) 9
(2,)
 (0, 0) 4
 (0, 1) 5
 (1, 0) 10
 (1, 1) 11