Numpy como iterar em colunas de array?

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Suponha que eu tenha um array mxn. Eu quero passar cada coluna desta matriz para uma função para realizar alguma operação em toda a coluna. Como faço para iterar nas colunas da matriz?

Por exemplo, eu tenho uma matriz 4 x 3 como

1  99 2
2  14 5
3  12 7
4  43 1

for column in array:
  some_function(column)

onde a coluna seria "1,2,3,4" na primeira iteração, "99,14,12,43" na segunda e "2,5,7,1" na terceira.

python loops numpy

— Do utilizador
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2

Você não pode usar um índice --- stackoverflow.com/questions/4455076/…

— ev-br

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Apenas itere sobre a transposição de sua matriz:

for column in array.T:
   some_function(column)

— Tiltstênio
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6

Qual seria uma boa maneira de combinar o resultado de volta em uma única matriz?

— Ibrahim Muhammad

46

Para quem está se perguntando, array.Tnão é caro, pois apenas muda os 'avanços' de array(veja esta resposta para uma discussão interessante)

— drevicko

19

Isso deve te dar um começo

>>> for col in range(arr.shape[1]):
    some_function(arr[:,col])


[1 2 3 4]
[99 14 12 43]
[2 5 7 1]

— Abhijit
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7

Não me parece pitônico.

— gronostaj

@gronostaj Claro que é Pythônico. De que outra forma você resolveria esse problema quando deseja iterar sobre um eixo arbitrário de uma matriz multidimensional?

— Neil G

1

@NeilG Esta questão é estritamente sobre arrays bidimensionais.

— gronostaj

6

Para uma matriz tridimensional, você pode tentar:

for c in array.transpose(1, 0, 2):
    do_stuff(c)

Veja a documentação sobre como array.transposefunciona. Basicamente, você está especificando qual dimensão mudar. Neste caso, estamos mudando a segunda dimensão (por exemplo, colunas) para a primeira dimensão.

— Steve
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5

for c in np.hsplit(array, array.shape[1]):
    some_fun(c)

— EricX
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4

Você também pode usar unzip para percorrer as colunas

for col in zip(*array):
   some_function(col)

— Adi
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2

Por exemplo, você deseja encontrar a média de cada coluna na matriz. Vamos criar a seguinte matriz

mat2 = np.array([1,5,6,7,3,0,3,5,9,10,8,0], dtype=np.float64).reshape(3, 4)

A função para média é

def my_mean(x):
    return sum(x)/len(x)

Para fazer o que é necessário e armazenar o resultado nos 'resultados' do vetor de cólon

results = np.zeros(4)
for i in range(0, 4):
    mat2[:, i] = my_mean(mat2[:, i])

results = mat2[1,:]

Os resultados são: array ([4.33333333, 5., 5.66666667, 4.])

— Lucy Nowacki
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0

Alternativamente, você pode usar enumerate. Fornece o número da coluna e os valores da coluna também.

for num, column in enumerate(array.T):
    some_function(column) # column: Gives you the column value as asked in the question
    some_function(num) # num: Gives you the column number

— Bancos
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