Python에서 Numpy 배열의 행 반복

1. Python에서 Numpy 배열의 행을 반복하기 위해 중첩된 for 루프 사용
2. for 루프와 flatten() 함수를 사용하여 Python에서 Numpy 배열의 행을 반복합니다.
3. Python에서 apply_along_axis() 함수를 사용하여 Numpy 배열의 행 반복

Python은 주로 NumPy 라이브러리를 사용하여 코드에서 배열을 구현할 수 있습니다. 이러한 배열은 n차원일 수 있습니다. 배열의 요소를 반복하는 것은 프로그래머가 배열을 구현하는 동안 접할 수 있는 몇 가지 일 중 하나입니다.

이 튜토리얼은 Python에서 NumPy 배열의 행을 반복하는 방법을 보여줍니다.

행과 열의 개념은 1차원 배열에 존재하지 않습니다. 따라서 최소 2차원 배열에 대해 논의할 것입니다. 이 문서에 있는 대부분의 메서드 및 구현은 2차원 배열에서 수행됩니다.

Python에서 Numpy 배열의 행을 반복하기 위해 중첩된 for 루프 사용

단일 행의 요소를 반복하기 위해 for 루프만 사용할 수 있습니다. 그러나 NumPy 배열의 여러 행을 반복하려면 for 루프를 중첩해야 합니다.

작업은 간단하며 코드는 중첩된 for 루프를 사용하여 행 방향으로 배열의 모든 요소에 액세스하고 반복합니다.

다음 코드는 중첩된 for 루프를 사용하여 Python에서 NumPy 배열의 행을 반복합니다.

import numpy as np

x = np.matrix([[21, 22, 23], [24, 25, 26], [27, 28, 29]])
for row in x:
    print(str(row))

위의 코드는 다음과 같은 출력을 제공합니다.

[[21 22 23]]
[[24 25 26]]
[[27 28 29]]

여기에서는 print 명령을 사용하여 모든 행을 인쇄했습니다. 자세한 내용이 제공되면 NumPy 배열의 행에 대해 모든 함수를 구현할 수도 있습니다.

for 루프와 flatten() 함수를 사용하여 Python에서 Numpy 배열의 행을 반복합니다.

for 루프를 중첩하는 대신 flatten() 함수를 사용하여 Python에서 NumPy 배열의 행을 반복하는 대체 경로를 사용할 수 있습니다. flatten() 함수는 2차원 배열을 1차원 배열로 변환할 수 있으므로 프로그램에서 for 루프를 한 번만 적용하여 필요한 결과를 얻을 수 있습니다.

다음 코드는 for 루프와 flatten() 함수를 사용하여 Python에서 NumPy 배열의 행을 반복합니다.

import numpy as np

x = np.matrix([[21, 22, 23], [24, 25, 26], [27, 28, 29]])
for cell in x.flatten():
    print(cell, end=" ")

위의 코드는 다음과 같은 출력을 제공합니다.

[[21 22 23 24 25 26 27 28 29]]

Python에서 apply_along_axis() 함수를 사용하여 Numpy 배열의 행 반복

NumPy 라이브러리는 프로그래머가 지정한 모든 축을 따라 배열의 요소에 함수를 적용할 수 있는 NumPy.apply_along_axis() 함수를 제공합니다. apply_along_axis() 함수에는 프로그래머가 구현해야 하는 함수, 지정된 축 및 구현이 발생해야 하는 배열을 취하는 간단한 구문이 있습니다.

다음 코드는 apply_along_axis() 함수를 사용하여 Python에서 NumPy 배열의 행을 반복합니다.

import numpy as np

x = np.matrix([[21, 22, 23], [24, 25, 26], [27, 28, 29]])


def myfunction(a):
    return a


print(np.apply_along_axis(myfunction, axis=1, arr=x))

위의 코드는 다음과 같은 출력을 제공합니다.

[[21 22 23]
 [24 25 26]
 [27 28 29]]