‎تكرار روي آرايهNumPy پايتون

‎تكرار پذيري آرايهNumPy بمعني پيمايش يك بيك عناصر . ار آنجائي كه در NumPy با آرايه هاي ‎چند بعدي سرو كار داريم ، ميتوان اين كار را با حلقه‎for‎ انجام دهيم .

‎اگر روي آرايه يك بعدي عمل تكرار را انجام دهيم، تك تك عناصر آنرا دسترسي خواهيم داشت.

‎مثال ـ تكرار روي آرايه يك بعدي

‎تكرار روي آرايه دوبعدي

‎در آرايه دوبعدي عمل تكرار روي تمام سطرها انجام ميشود.

‎مثال ـ تكرار روي عناصر آرايه دوبعدي .در بعد اول روي سطر پيمايش ميشود.

‎براي برگرداندن مقادير واقعي ، يعني اسكالرها ، بايد روي آرايه هاي هر بعد تكرار انجام شود. ‎اين كار با حلقه تودرتو انجام مي شود.

‎مثال ـ تكرار روي اسكالر هاي آرايه دو بعدي

تكرار روي آرايه سه بعدي

‎مثال ـ تكرار روي آرايه سه بعدي

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
for x in arr:
  print(x)

‎براي برگرداندن مقادير واقعي ويا اسكالر ها، بايد روي آرايه هر بعد دور بزنيم.

‎مثال ـ دور زدن روي اسكالرهاي آرايه سه بعدي

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
for x in arr:
  for y in x:
    for z in y:
      print(z)

‎تكرا روي آرايه با تابع‎nditer()‎‎

‎تابع‎nditer()‎‎ يك تابع كمكي است كه ميتواند از تكرارهاي بسيار ابتدائي تا بسيار ‎پيشرفته مورد استفاده قرار گيرد .اين تابع برخي از مشكلات اساسي را كه در تكرار داريم برطرف ‎ميكند .با مثال هائي موارد را دنبال ميكنيم.

‎تكرار روي عناصر اسكالري آرايه

‎در حلقهfor پايه، براي پيمايش روي هر اسكالر يك آرايه، بايد از n حلقه for استفاده كنيم، كه ‎نوشتن آن براي آرايه هاي با ابعاد بالا ميتواند بسيار دشوار باشد.

‎مثال ـ تكرار روي آرايه سه بعدي

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
for x in np.nditer(arr):
  print(x)

‎تكرار روي آرايه با نوع داده هاي مختلف

‎ميتوان از آرگومان‎op_dtypes‎ براي تغيير نوع داده در هنگام پيماش استفاده كرد . ‎نوع داده عنصر را در جا تغيير نميدهد و از بافر براي تغيير استفاده ميكند .اين فضاي اضافي ‎براي تغيير است .و براي فعال كردن آن در تابع‎nditer()‎‎ ‎از‎flags=['buffered']‎ استفاده ميشود .

‎مثال ـ تكرا روي آرايه بصورت رشته اي

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

for x in np.nditer(arr, flags=['buffered'], op_dtypes=['S']):

‎تكرار با قدم‎(step)‎ هاي متفاوت

‎مثال ـ تكرار روي هراسكالرآرايه دوبعدي با پرش يك عنصري

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
for x in np.nditer(arr[:, ::2]):
  print(x)

‎شمارش تكرار با‎ndenumerate()‎

‎شمارش به معني ذكر شماره ترتيبي چيز ها يكي يكي . اين شمارش ميتواند بعنوان انديس عنصر مورد ‎استفاده قرار گيرد.

‎مثال ـ شمارش روي آرايه يك بعدي زير

‎مثال شمارش روي آرايه دوبعدي