如何以列表方式迭代 numpy 数组（元组）

Question

在迭代 numpy 元组数组时出现错误

TypeError: Iterator operand or requested dtype holds references, but the REFS_OK flag was not enabled

如下：

import numpy as np

tmp = np.empty((), dtype=object)
tmp[()] = (0, 0)
arr = np.full(10, tmp, dtype=object)

for a, b in np.nditer(arr):
    print(a, b)

如何解决这个问题？

Answer 1

错误消息实际上告诉您问题和解决方法：您正在尝试迭代引用类型数组（即对象，

dtype=object

），但您没有启用

np.nditer

来迭代引用类型.

要解决此问题，请在调用

np.nditer

时设置 REFS_OK 标志：

for x in np.nditer(arr, flags=["refs_ok"]):
    ...

请注意，您的代码中还有第二个问题。进行此修复后，

np.nditer

将生成一个零维数组的引用，该数组不能解压缩到

a, b

中（即使该零维数组包含一个 2 元组）。相反，您可以使用

.item()

提取元组并将其解压缩到循环体中：

for x in np.nditer(arr, flags=["refs_ok"]):
    a, b = x.item()

Answer 2

In [71]: tmp = np.empty((), dtype=object)
    ...: tmp[()] = (0, 0)
    ...: arr = np.full(10, tmp, dtype=object)

你不需要

nditer

遍历这个数组：

In [74]: for i in arr:print(i)
(0, 0)
(0, 0)
(0, 0)
...
(0, 0)

nditer

只会让生活变得更复杂，而且不会更快，特别是对于像

print

这样的事情。谁或什么推荐

nditer

？

就此而言，您可以简单地打印数组：

In [75]: arr
Out[75]: 
array([(0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0), (0, 0),
       (0, 0), (0, 0)], dtype=object)

但是让我们看看别的东西——这个对象 dtype 数组的元素的

id

：

In [76]: [id(i) for i in arr]
Out[76]: 
[1562261311040,
 1562261311040,
 ...
 1562261311040,
 1562261311040]

你创建了一个数组，其中包含 10 个对同一个元组的引用。那是你想要的吗？是

full

做到了。

为了在每个槽中制作不同的元组，我打算建议这个列表理解，但后来意识到它只是产生了一个二维数组：

In [83]: arr1 = np.array([(0,0) for _ in range(5)]); arr1
Out[83]: 
array([[0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0]])

要用实际的元组（不同的）创建一个对象 dtype 数组，我们必须做类似的事情：

In [84]: arr1 = np.empty(5, object); arr1
Out[84]: array([None, None, None, None, None], dtype=object)    
In [85]: arr1[:] = [(0,i) for i in range(5)]    
In [86]: arr1
Out[86]: array([(0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4)], dtype=object)

但这让我们回到了基本问题——为什么首先要创建一个元组数组？重点是什么。

numpy

最适用于多维数值数组。在许多方面，对象 dtype 数组只是美化（或贬低）列表。