考虑numpy数组的规范，通常用于指定matplotlib绘制数据:t=np.arange(0.0,1.5,0.25)s=np.sin(2*np.pi*t)基本上，这会将我们的(x,y)数据点的x坐标存储在数组t中；以及数组s中的结果y坐标(y=f(x)的结果，在本例中为sin(x))。然后，可以很方便的使用numpy.nditer函数获取t和s中连续的entry对，代表(x,y)数据点的坐标，如:forx,yinnp.nditer([t,s]):print("xy:%f:%f"%(x,y))因此，我尝试将以下代码段作为test.py:importnumpyasnpprint("num

我正在尝试了解如何使用nditer来做一个减少，在我的例子中将3d数组转换为2d数组。我按照这里的帮助http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.nditer.html和设法创建一个函数，在最后一个轴上应用缩减的输入。有了这个功能defnditer_sum(data,red_axes):it=numpy.nditer([data,None],flags=['reduce_ok','external_loop'],op_flags=[['readonly'],['readwrite','allocate']],op_axes=[Non

我正在努力学习nditer可能用于加快我的应用程序。在这里，我尝试制作一个滑稽的reshape程序，它将采用大小为20的数组并将其reshape为5x4数组:myArray=np.arange(20)deffi_by_fo_100(array):offset=np.array([0,4,8,12,16])it=np.nditer([offset,None],flags=['reduce_ok'],op_flags=[['readonly'],['readwrite','allocate']],op_axes=[None,[0,1,-1]],itershape=(-1,4,offset.