A veces necesitamos combinar arrays 1-D y 2-D y mostrar sus elementos. Numpy tiene una función llamada numpy.nditer(), que proporciona esta función.
Sintaxis: numpy.nditer(op, flags=Ninguno, op_flags=Ninguno, op_dtypes=Ninguno, order=’K’, casting=’safe’, op_axes=Ninguno, itershape=Ninguno, buffersize=0)
Ejemplo 1:
Python3
# importing Numpy package import numpy as np num_1d = np.arange(5) print("One dimensional array:") print(num_1d) num_2d = np.arange(10).reshape(2,5) print("\nTwo dimensional array:") print(num_2d) # Combine 1-D and 2-D arrays and display # their elements using numpy.nditer() for a, b in np.nditer([num_1d, num_2d]): print("%d:%d" % (a, b),)
Producción:
One dimensional array: [0 1 2 3 4] Two dimensional array: [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] 0:0 1:1 2:2 3:3 4:4 0:5 1:6 2:7 3:8 4:9
Ejemplo 2:
Python3
# importing Numpy package import numpy as np num_1d = np.arange(7) print("One dimensional array:") print(num_1d) num_2d = np.arange(21).reshape(3,7) print("\nTwo dimensional array:") print(num_2d) # Combine 1-D and 2-D arrays and display # their elements using numpy.nditer() for a, b in np.nditer([num_1d, num_2d]): print("%d:%d" % (a, b),)
Producción:
One dimensional array: [0 1 2 3 4 5 6] Two dimensional array: [[ 0 1 2 3 4 5 6] [ 7 8 9 10 11 12 13] [14 15 16 17 18 19 20]] 0:0 1:1 2:2 3:3 4:4 5:5 6:6 0:7 1:8 2:9 3:10 4:11 5:12 6:13 0:14 1:15 2:16 3:17 4:18 5:19 6:20
Ejemplo 3:
Python3
# importing Numpy package import numpy as np num_1d = np.arange(2) print("One dimensional array:") print(num_1d) num_2d = np.arange(12).reshape(6,2) print("\nTwo dimensional array:") print(num_2d) # Combine 1-D and 2-D arrays and display # their elements using numpy.nditer() for a, b in np.nditer([num_1d, num_2d]): print("%d:%d" % (a, b),)
Producción:
One dimensional array: [0 1] Two dimensional array: [[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9] [10 11]] 0:0 1:1 0:2 1:3 0:4 1:5 0:6 1:7 0:8 1:9 0:10 1:11
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Artículo escrito por vanshgaur14866 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA