我正在尝试创建一个函数来计算多维 numpy 数组中元素之间的晶格距离(水平和垂直步数)。为此，我需要在遍历数组时从每个元素的索引中检索实际数字。我想将这些值存储为我可以通过距离公式运行的数字。
对于示例数组A
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
我想创建一个循环遍历每个元素，对于第一个元素 1，它将检索 a=0, b=0，因为 1 在 A[0,0]，然后 a=0, b=元素 2 为 1，因为它位于 A[0,1]，依此类推...
我设想的输出是数组中每个元素的两个数字(对应于该元素的两个索引值)。所以在上面的例子中，这将是我分配给 a 和 b 的两个值。我只需要在循环中检索这两个数字(而不是单独保存为另一个数据对象)。
任何关于如何做到这一点的想法将不胜感激!
最佳答案
随着我对 numpy 和 pandas 生态系统越来越熟悉，我越来越清楚迭代通常是完全错误的，因为相比之下它有多慢，并且编写使用矢量化操作是最好的只要有可能。虽然一开始这种风格并不明显/Pythonic，但我(有趣地)通过矢量化操作获得了可笑的加速；超过 1000 倍的情况下换出像一些行迭代的形式 .apply(lambda)
@MSeifert's answer更好地提供了这一点，并且在任何实际大小的数据集上的性能都会显着提高
More general Answer by @cs95 covering and comparing alternatives to iteration in Pandas
原始答案
您可以使用 numpy.ndenumerate 遍历数组中的值获取数组中值的索引。
使用上面的文档:
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
for index, values in np.ndenumerate(A):
print(index, values) # operate here
关于python - 使用索引遍历 numpy(相当于 python 枚举的 numpy)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42082607/