以上就是给各位分享NumPy教程，其中也会对第10章：数组迭代进行解释，同时本文还将给你拓展"importnumpyasnp"ImportError:Nomodulenamednumpy、3.7Pyt

以上就是给各位分享NumPy 教程，其中也会对第 10 章：数组迭代进行解释，同时本文还将给你拓展"import numpy as np" ImportError: No module named numpy、3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数、Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”等相关知识，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

• NumPy 教程（第 10 章）：数组迭代（python数组迭代）
• "import numpy as np" ImportError: No module named numpy
• 3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
• Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案
• cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”

NumPy 教程（第 10 章）：数组迭代（python数组迭代）

NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式，迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问

使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.arange(6).reshape(2,3)

In [3]: num
Out[3]:
array([[0,1,2],[3,4,5]])

In [4]: for x in np.nditer(num):
   ...:     print(x,end=',')
   ...:
0,2,3,5,

以上实例不是使用标准 C 或者 Fortran 顺序，选择的顺序是和数组内存布局一致的，这样做是为了提升访问的效率，默认是行序优先（row-major order，或者说是 C-order）

这反映了默认情况下只需访问每个元素，而无需考虑其特定顺序。我们可以通过迭代上述数组的转置来看到这一点，并与以 C 顺序访问数组转置的 copy 方式做对比

In [5]: for x in np.nditer(num.T):
   ...:     print(x,In [6]: for x in np.nditer(num.T.copy(order='C')):
   ...:     print(x,

从上述例子可以看出，a 和 a.T 的遍历顺序是一样的，也就是他们在内存中的存储顺序也是一样的，但是 a.T.copy(order = ‘C’) 的遍历结果是不同的，那是因为它和前两种的存储方式是不一样的，默认是按行访问

控制遍历顺序

• Fortran order：列序优先 for x in np.nditer(sum,order='F'):

• C order：行序优先 for x in np.nditer(sum.T,order='C')

原始数组

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.arange(0,60,5).reshape(3,4)

In [3]: num
Out[3]:
array([[ 0,10,15],[20,25,30,35],[40,45,50,55]])

原始数组转置

In [4]: t = num.T

In [5]: t
Out[5]:
array([[ 0,20,40],[ 5,45],[10,50],[15,35,55]])

以 C 风格顺序排序

In [6]: c = t.copy(order='C')

In [7]: c
Out[7]:
array([[ 0,55]])

In [8]: for x in np.nditer(c):
   ...:     print(x,40,15,55,

以 F 风格顺序排序

In [9]: f = t.copy(order='F')

In [10]: f
Out[10]:
array([[ 0,55]])

In [11]: for x in np.nditer(f):
    ...:     print(x,')
    ...:
0,

强制 nditer 对象使用某种顺序排序

原始数组

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.arange(0,55]])

以 C 风格顺序排序

In [4]: for x in np.nditer(num,order='C'):
   ...:     print(x,

以 F 风格顺序排序

In [5]: for x in np.nditer(num,order='F'):
   ...:     print(x,

修改数组中元素的值

nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。 默认情况下，nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值得修改，必须指定 read-write 或者 write-only 的模式

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.arange(0,55]])

In [4]: for x in np.nditer(num,op_flags=['readwrite']):
   ...:     x[...] = 2 * x
   ...:

In [5]: num
Out[5]:
array([[  0,30],[ 40,70],[ 80,90,100,110]])

使用外部循环

nditer类的构造器拥有flags参数，它可以接受下列值

• c_index 可以跟踪 C 顺序的索引

• f_index 可以跟踪 Fortran 顺序的索引

• multi-index 每次迭代可以跟踪一种索引类型

• external_loop 给出的值是具有多个值的一维数组，而不是零维数组

迭代器遍历对应于每列，并组合为一维数组

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.arange(0,flags=['external_loop'],')
   ...:
[ 0 40 80],[10 50 90],[ 20  60 100],[ 30  70 110],

广播迭代

如果两个数组是可广播的，nditer 组合对象能够同时迭代它们。 假设数组 a 的维度为 3X4，数组 b 的维度为 1X4 ，则使用以下迭代器（数组 b 被广播到 a 的大小）

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.arange(0,4)

In [3]: b = np.array([1,4],dtype=int)

In [4]: a
Out[4]:
array([[ 0,55]])

In [5]: b
Out[5]: array([1,4])

In [6]: for x,y in np.nditer([a,b]):
   ...:     print('%d:%d' % (x,y),')
   ...:
0:1,5:2,10:3,15:4,20:1,25:2,30:3,35:4,40:1,45:2,50:3,55:4,

"import numpy as np" ImportError: No module named numpy

问题：没有安装 numpy

解决方法：

下载文件，安装

numpy-1.8.2-win32-superpack-python2.7

安装运行 import numpy，出现

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    import numpy
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 153, in <module>
    from . import add_newdocs
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\add_newdocs.py", line 13, in <module>
    from numpy.lib import add_newdoc
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\__init__.py", line 8, in <module>
    from .type_check import *
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\type_check.py", line 11, in <module>
    import numpy.core.numeric as _nx
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 6, in <module>
    from . import multiarray
ImportError: DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序。

原因是：python 装的是 64 位的，numpy 装的是 32 位的

重新安装 numpy 为：numpy-1.8.0-win64-py2.7

3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数

目录

[TOC]

前言

具体我们来学 Numpy 的统计函数

（一）函数一览表

调用方式：np.*

（二）统计函数 1

（1）说明

（2）输出

.sum(a)

.mean(a)

.average(a)

.std(a)

.var(a)

（三）统计函数 2

（1）说明

（2）输出

.max(a) .min(a)

.ptp(a)

.median(a)

.argmin(a)

.argmax(a)

.unravel_index(index,shape)

作者：Mark

日期：2019/02/11 周一

Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案

  \Traceback (most recent call last):
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 22,in <module>
from . import multiarray
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py",line 12,in <module>
from . import overrides
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py",line 7,in <module>
from numpy.core._multiarray_umath import (
ImportError: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.

During handling of the above exception,another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "c:\API\citi-bike.py",line 4,in <module>
import numpy as np
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\__init__.py",line 150,in <module>
from . import core
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 48,in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError:

IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!

Importing the numpy C-extensions Failed. This error can happen for
many reasons,often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.

We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at:

https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html

Please note and check the following:

* The Python version is: python3.9 from "C:\Conda\envs\gcp\python.exe"
* The NumPy version is: "1.21.1"

and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.

Original error was: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.

RuntimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is 0xd
Traceback (most recent call last):
  File "test.py",line 1,in <module>
    import cvxpy
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\__init__.py",line 18,in <module>
    from cvxpy.atoms import *
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\__init__.py",line 20,in <module>
    from cvxpy.atoms.geo_mean import geo_mean
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\geo_mean.py",in <module>
    from cvxpy.utilities.power_tools import (fracify,decompose,approx_error,lower_bound,File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\utilities\power_tools.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.reshape import reshape
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\reshape.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.hstack import hstack
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\hstack.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.affine_atom import AffAtom
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\affine_atom.py",line 22,in <module>
    from cvxpy.cvxcore.python import canonInterface
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\cvxcore\python\__init__.py",line 3,in <module>
    import _cvxcore
ImportError: numpy.core.multiarray Failed to import

cvxpy 
numpy~=1.19.2 # tensorflow 2.4.1 requires this version

import cvxpy

if __name__ == ''__main__'':
    pass