软件测试|Python科学计算神器numpy教程（七）
Numpy遍历数组
当处理大量数据时，Python中的NumPy（Numerical Python）库是一个非常强大和高效的工具。它提供了用于处理多维数组和执行数值计算的功能。在本文中，我们将探讨如何使用Python和NumPy库来遍历和操作NumPy数组。
环境与数据准备
首先，确保已经安装了NumPy库。可以使用以下命令在Python中安装NumPy：
pip install numpy安装完成后，我们可以开始编写代码。
首先，我们需要导入NumPy库：
import numpy as np接下来，我们可以创建一个NumPy数组：
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])现在，我们有一个形状为（3，3）的二维数组arr。让我们看看如何遍历和操作该数组。
遍历数组元素
要遍历NumPy数组的所有元素，我们可以使用嵌套的for循环。第一个循环用于迭代行，第二个循环用于迭代列。
for row in arr:
for elem in row:
print(elem)
-------------------
输出结果如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9遍历数组行和列
如果我们需要分别遍历数组的行和列，可以使用NumPy库提供的函数。例如，要遍历数组的每一行，我们可以使用
nditer
函数：
- 按行输出数组
for row in np.nditer(arr):
print(row)
---------------
输出结果如下： [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]
- 按列输出数组
要遍历数组的每一列，我们可以通过对数组进行转置来实现，代码如下：
for column in np.nditer(arr.T):
print(column)
------------------------
输出结果如下： [1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]修改数组元素
除了遍历数组，我们还可以修改NumPy数组的元素。例如，假设我们想将数组中的每个元素都乘以2，我们可以使用索引访问数组的每个元素并进行修改：
for i in range(arr.shape[0]):
for j in range(arr.shape[1]):
arr[i][j] *= 2