Numpy comment parcourir les colonnes du tableau?

Supposons que j'ai un tableau et mxn. Je veux passer chaque colonne de ce tableau à une fonction pour effectuer une opération sur toute la colonne. Comment parcourir les colonnes du tableau?

Par exemple, j'ai un tableau 4 x 3 comme

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

for column in array:
  some_function(column)

où la colonne serait "1,2,3,4" dans la première itération, "99,14,12,43" dans la seconde et "2,5,7,1" dans la troisième.

Répétez simplement la transposition de votre tableau:

for column in array.T:
   some_function(column)

Cela devrait vous donner un bon départ

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


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

Pour un tableau en trois dimensions, vous pouvez essayer:

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

Consultez la documentation sur son array.transposefonctionnement. En gros, vous spécifiez la dimension à décaler. Dans ce cas, nous déplaçons la deuxième dimension (par exemple les colonnes) vers la première dimension.

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

Vous pouvez également utiliser unzip pour parcourir les colonnes

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

Par exemple, vous voulez trouver une moyenne de chaque colonne dans la matrice. Créons la matrice suivante

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

La fonction de la moyenne est

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

Pour faire ce qui est nécessaire et stocker le résultat dans les `` résultats '' du vecteur deux-points

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

results = mat2[1,:]      

Les résultats sont: array ([4.33333333, 5., 5.66666667, 4.])

Vous pouvez également utiliser enumerate. Il vous donne également le numéro de colonne et les valeurs de colonne.

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