迭代一个 numpy 矩阵行

Question

首先，我试图在谷歌和网站上搜索我的问题（我认为这是非常基本的）的答案，但没有任何结果。

我正在尝试从 numpy 矩阵中获取行，但我做不到。例如，如果我使用这个：

 result = numpy.matrix([[11, 12, 13],
                       [21, 22, 23],
                       [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p[0])

打印这个：

 [[11 12 13]]
[[21 22 23]]
[[31 32 33]]

如果我只使用 p

我必须做什么才能访问每一行？ numpy.nditer(result) 打印一个数组，我需要每一行来执行一些操作。

原文由 exsnake 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

问题是您正在使用 np.matrix 。使用 np.array 代替并简单地迭代而不索引：

 result = np.array([[11, 12, 13],
                   [21, 22, 23],
                   [31, 32, 33]])

for p in result:
    print(p)

[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

解释

您看到的是 numpy.matrix 要求每一 行 有 2 个维度的效果。这对于 NumPy 来说是不必要的和反模式的。

背后有一段历史 numpy.matrix 。最初使用它是为了方便矩阵乘法运算符。但这不再是一个问题，因为 @ 是可能的（Python 3.5+）而不是嵌套的 dot 调用。因此，默认情况下，使用 numpy.array 。

原文由 jpp 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

有两种方法（两者基本上都归结为相同的逻辑）

方法一：

使用 result.A

返回 self 作为 ndarray 对象。

相当于 np.asarray(self) 。

 In [16]: for row in result.A:
    ...:     print(row)
    ...:
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

---

方法二：

使用 result.getA()

返回 self 作为 ndarray 对象。

相当于 np.asarray(self) 。

 In [17]: for row in result.getA():
    ...:     print(row)
    ...:
[11 12 13]
[21 22 23]
[31 32 33]

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