Question

我使用它来遍历numpy矩阵的列：

import numpy as np
A = np.random.randn(4,3)
for c in A.T:
    print c.shape  # (4L,) => not a real column
    c = np.array(c, ndmin=2).T
    print c.shape  # (4L, 1L) => OK

是否有更好的方法来遍历列，避免在循环内部重新定义，并且避免使用双transpose：

for c in A.T:
    c =  np.array(c, ndmin=2).T

？

注意：我已经读过How to iterate over columns of a matrix?。

Answer 1

您可以转置然后在最右边添加尺寸

A.T[..., None]

或等效地，在最左侧添加一个尺寸，然后转置

A[None].T

无论哪种情况，您都会得到一个（3，4，1，）形状的数组，然后可以对其进行迭代。

您可以在numpy文档https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html

中阅读一般的索引，特别是省略号（“ ...”）。

有没有一种更干净的方法来用numpy遍历矩阵的列？

1 个答案: