Python 在矩阵上应用fromiter

如果我想在整个矩阵上应用函数，为什么fromiter会失败

>>> aaa = np.matrix([[2],[23]])
>>> np.fromiter( [x/2 for x in aaa], np.float)
array([  1.,  11.])

这很好，但是如果矩阵是2D，我会得到以下错误：

>>> aaa = np.matrix([[2,2],[1,23]])
>>> aaa
matrix([[ 2,  2],
    [ 1, 23]])
>>> np.fromiter( [x/2 for x in aaa], np.float)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: setting an array element with a sequence.

aaa=np.矩阵（[[2,2]，[1,23]] >>>aaa 矩阵（[[2,2]， [ 1, 23]]) >>>np.fromiter（[x/2代表aaa中的x]，np.float） 回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“”，第1行，在 ValueError:使用序列设置数组元素。 我可以用什么替代品？ 我知道我可以为行和列编写两个循环，但这似乎很慢，而且不符合Python。

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提前感谢。

对多维矩阵的迭代是对行的迭代，而不是对单元格的迭代。要迭代每个值，请迭代

aaa.flat

请注意，

fromiter

（如文档所述）只创建一维数组，这就是为什么必须迭代单元格而不是行。如果要创建其他形状的新矩阵，则必须重塑生成的一维阵列

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当然，在许多情况下，您根本不需要迭代。例如，你可以用

aaa/2

将矩阵的每个元素除以2。

谢谢Bern，这确实有效，但我希望得到的结果是一个与原始矩阵尺寸相同的矩阵？@adi:

aaa/2

解决方案可以做到这一点。再次感谢，是的，aaa/2是可能的（我的实际代码更复杂，这只是一个示例）@adi：如果你有一个更复杂的函数，可以考虑使用

np.frompyfunc

从你的函数中生成一个

ufunc

。如果你在一个numpy对象上调用它，ufunc将被应用到元素上。如果你决定沿着

np.fromiter

路线，至少让你的迭代器成为一个生成器表达式，而不是一个列表在…上