python - 在事先不知道 ndim 时处理多维数组

Question

我正在处理来自 netcdf 文件的数据，带有多维变量，读入 numpy 数组。我需要扫描所有维度的所有值(numpy 中的轴)并更改一些值。但是，我事先并不知道任何给定变量的维度。在运行时，我当然可以获取 numpy 数组的 ndim 和形状。 我如何在事先不知道维数或形状的情况下对所有值进行循环编程？如果我知道一个变量恰好是二维的，我会做

shp=myarray.shape
for i in range(shp[0]):
  for j in range(shp[1]):
    do_something(myarray[i][j])

Answer 1

您应该查看 ravel、nditer 和 ndindex。

# For the simple case
for value in np.nditer(a):
    do_something_with(value)

# This is similar to above
for value in a.ravel():
    do_something_with(value)

# Or if you need the index
for idx in np.ndindex(a.shape):
    a[idx] = do_something_with(a[idx])

顺便说一句，numpy 数组的索引是 a[i, j] 而不是 a[i][j]。在python中a[i, j]相当于用一个元组进行索引，即a[(i, j)]。