Jadwal Pelajaran

Panduan Python

• Panduan Python
• Pengenalan Python
• Masuk ke Python
• Syarat Python
• Komentar Python
• Variabel Python
• Tipe Data Python
• Angka Python
• Casting Python
• String Python
• Boolean Python
• Operator Python
• Daftar Python
• Kumpulan Python
• Koleksi Python
• Dikti Python
• If Else Python
• Perulangan While Python
• Perulangan For Python
• Fungsi Python
• Lambda Python
• Array Python
• Kelas/Objek Python
• Penerus Python
• Iterasi Python
• Lingkungan Variabel Python
• Modul Python
• Tanggal Python
• JSON Python
• RegEx Python
• PIP Python
• Try Except Python
• Input Perintah Python
• Pemformatan String Python

Pemrosesan Berkas

• Buka Berkas Python
• Baca Berkas Python
• Penulisan/ Pembuatan Berkas Python
• Hapus Berkas Python

Python NumPy

• Pengenalan NumPy
• Masuk ke NumPy
• Membuat Array NumPy
• Indeks Array NumPy
• Potong Array NumPy
• Tipe Data NumPy
• Salinan/View Array NumPy
• Bentuk Array NumPy
• Ubah Bentuk Array NumPy
• Iterasi Array NumPy
• Gabungkan Array NumPy
• Pemecahan Array NumPy
• Pencarian Array NumPy
• Pengurutan Array NumPy
• Pemfilteran Array NumPy
• Acak NumPy
• ufunc NumPy

Pemeliharaan Mesin

• Masuk
• Mode Rerata Sedang
• Standar Deviasi
• Kilipan Persen
• Distribusi Data
• Distribusi Data Normal
• Garis Titik
• Regresi Linear
• Regresi Polinomial
• Regresi Multivariabel
• Skala
• Pelatihan/Pengujian
• Pohon Keputusan

Python MySQL

• Masuk MySQL
• Buat Database MySQL
• Buat Table MySQL
• Insert MySQL
• Select MySQL
• Where MySQL
• Order By MySQL
• Delete MySQL
• Drop Table MySQL
• Update MySQL
• Limit MySQL
• Join MySQL

Python MongoDB

• Masuk MongoDB
• Buat Database MongoDB
• Buat Koleksi MongoDB
• Insert MongoDB
• Find MongoDB
• Query MongoDB
• Urutkan MongoDB
• Delete MongoDB
• Hapus Koleksi MongoDB
• Update MongoDB
• Limit MongoDB

Panduan Referensi Python

• Ikhtisar referensi Python
• Fungsi bawaan Python
• Metode string Python
• Metode daftar Python
• Metode dictionary Python
• Metode tuple Python
• Metode koleksi Python
• Metode file Python
• Kata kunci Python

Panduan referensi modul

• Modul acak
• Modul permintaan

Python How To

• Hapus item ganda dalam daftar
• Balikkan string

Python Contoh

• Python Contoh
• Pertanyaan Python

Mata kuliah pilihan

Rekomendasi kursus:

• Panduan CodeW3C.com Peralatan

Iterasi array

Iterasi berarti mengelilingi elemen secara berturut-turut.

Ketika kita mengelola array multidimensi di numpy, kita dapat menggunakan perulangan dasar Python untuk melakukannya.

Jika kita mengiterasi array 1-D, ia akan mengelilingi setiap elemen secara berturut-turut.

Contoh

Mengiterasi elemen berikut array 1-D:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
for x in arr:
  print(x)

Jalankan Contoh

Mengiterasi array 2-D

Dalam array 2-D, ia akan mengelilingi semua baris.

Contoh

Mengiterasi elemen berikut array 2-D:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for x in arr:
  print(x)

Jalankan Contoh

Jika kita mengiterasi array n-D, ia akan mengelilingi dimensi n-1 secara berturut-turut.

Untuk kembalikan nilai aktual, skalar, kita harus mengiterasi setiap array dalam dimensi.

Contoh

Mengiterasi setiap elemen skalar array 2-D:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for x in arr:
  for y in x:
    print(y)

Jalankan Contoh

Mengiterasi array 3-D

Dalam array 3-D, ia akan mengelilingi semua array 2-D.

Contoh

Mengiterasi elemen berikut 3-D array:

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
for x in arr:
  print(x)

Jalankan Contoh

Untuk kembalikan nilai aktual, skalar, kita harus mengiterasi setiap array dalam dimensi.

Contoh

Mengiterasi ke skalar:

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
for x in arr:
  for y in x:
    for z in y:
      print(z)

Jalankan Contoh

Menggunakan nditer() untuk mengiterasi array

Fungsi nditer() adalah fungsi bantuan, yang dapat digunakan dari iterasi yang sangat dasar hingga yang sangat tinggi. Ia menyelesaikan beberapa masalah dasar yang kitahadapi dalam iterasi, lho kita jelaskan melalui contoh.

Mengiterasi setiap elemen skalar

Dalam dasar for Dalam perulangan, untuk mengiterasi setiap skalar dalam array, kita perlu menggunakan n for Perulangan, untuk array dengan dimensi tinggi mungkin sulit untuk ditulis.

Contoh

Mengelilingi berikut 3-D array:

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
for x in np.nditer(arr):
  print(x)

Jalankan Contoh

iterasi array berbagai tipe data

Kami dapat menggunakan op_dtypes Parameter, lho kirim tipe data yang diharapkan, untuk mengubah tipe data elemen dalam iterasi.

NumPy tidak akan mengubah tipe data elemen secara lokal (elemen berada di dalam array), sehingga ia memerlukan ruang ekstra untuk melaksanakan operasi ini, ruang ekstra ini disebut buffer, untuk nditer() Jika mengaktifkan di flags=['buffered'].

Contoh

Mengiterasi array dalam bentuk string:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
for x in np.nditer(arr, flags=['buffered'], op_dtypes=['S'])
  print(x)

Jalankan Contoh

Iterasi dengan langkah yang berbeda

Kami dapat menggunakan pengecualian, lalu lakukan iterasi.

Contoh

Setiap kali mengiterasi elemen skalar 2D array, lewati 1 elemen:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
for x in np.nditer(arr,):
  print(x)

Jalankan Contoh

Iterasi daftar menggunakan ndenumerate()

Daftar adalah mengutip urutan urutan hal.

Kadang-kadang, saat mengiterasi, kita memerlukan indeks elemen yang relevan, untuk kasus ini, kita dapat menggunakan ndenumerate() Metode.

Contoh

Daftar elemen 1D array berikut ini:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
for idx, x in np.ndenumerate(arr):
  print(idx, x)

Jalankan Contoh

Contoh

Daftar elemen 2D array berikut ini:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
for idx, x in np.ndenumerate(arr):
  print(idx, x)

Jalankan Contoh

Alat Kecil

Panduan Referensi Python

Python Contoh

Pertanyaan Python

Tautan Pemroses