Python之Numpy实践笔记（2）

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