Python之Numpy实践笔记（2）
2016-04-28 本文已影响0人
ankiyang
numpy.flatiter
flat属性将返回一个numpy.flatiter对象，这个扁平迭代器可以遍历多维数组(好像是一维数组一样遍历)。
上栗子先：
In [1]: x = np.arange(6).reshape(2,3)
In [2]: f1 = x.flat
In [3]: type(f1)
Out[3]: numpy.flatiter
In [4]: f1
Out[4]:
In [5]: for item in f1: print item
0
1
2
3
4
5
可以用这个flatiter对象直接获取其中的一个或多个数组元素：
In [6]: x.flat[2]
Out[6]: 2
In [7]: x.flat[2:4]
Out[7]: array([2, 3])
同样也可赋值，将导致整个数组的所有元素都被覆盖：
In [9]: x.flat=8
In [10]: x
Out[10]:
array([[8, 8, 8],
[8, 8, 8]])
选择性赋值：
In [11]: x.flat[[1,3]]=1
In [12]: x
Out[12]:
array([[8, 1, 8],
[1, 8, 8]])
Sourece:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.flatiter.html
