Question

我有dataset有4个维度（现在......），我需要迭代它。

要访问dataset中的值，请执行以下操作：

value = dataset[i,j,k,l]

现在，我可以获得shape的{{1}}：

dataset

shape = [4,5,2,6]中的值表示维度的长度。

如果给定维数，我可以迭代数据集中的所有元素吗？这是一个例子：

shape

将来，for i in range(shape[0]): for j in range(shape[1]): for k in range(shape[2]): for l in range(shape[3]): print('BOOM') value = dataset[i,j,k,l]可能会发生变化。例如，shape可能有10个元素而不是当前的4个元素。

使用Python 3有没有一种干净利落的方法？

Answer 1

您可以使用itertools.product迭代某些值的cartesian product ¹（在这种情况下为索引）：

import itertools
shape = [4,5,2,6]
for idx in itertools.product(*[range(s) for s in shape]):
    value = dataset[idx]
    print(idx, value)
    # i would be "idx[0]", j "idx[1]" and so on...

但是，如果它是一个想要迭代的numpy数组，那么可以更容易使用np.ndenumerate：

import numpy as np

arr = np.random.random([4,5,2,6])
for idx, value in np.ndenumerate(arr):
    print(idx, value)
    # i would be "idx[0]", j "idx[1]" and so on...

¹您要求澄清itertools.product(*[range(s) for s in shape])实际做了些什么。所以我会更详细地解释一下。

例如，你有这个循环：

for i in range(10):
    for j in range(8):
        # do whatever

这也可以使用product编写为：

for i, j in itertools.product(range(10), range(8)):
#                                        ^^^^^^^^---- the inner for loop
#                             ^^^^^^^^^-------------- the outer for loop
    # do whatever

这意味着product只是减少独立 for循环次数的便捷方式。

如果您想将可变数量的for - 循环转换为product，您基本上需要两个步骤：

# Create the "values" each for-loop iterates over
loopover = [range(s) for s in shape]

# Unpack the list using "*" operator because "product" needs them as 
# different positional arguments:
prod = itertools.product(*loopover)

for idx in prod:
     i_0, i_1, ..., i_n = idx   # index is a tuple that can be unpacked if you know the number of values.
                                # The "..." has to be replaced with the variables in real code!
     # do whatever

相当于：

for i_1 in range(shape[0]):
    for i_2 in range(shape[1]):
        ... # more loops
            for i_n in range(shape[n]):  # n is the length of the "shape" object
                # do whatever

如何迭代这个n维数据集？

1 个答案: