如何遍历嵌套的numpy数组以获取按列显示的值

在Python中，可以使用numpy库来处理数组操作。要遍历嵌套的numpy数组以获取按列显示的值，可以使用numpy的迭代器和索引功能。

首先，导入numpy库：

import numpy as np

假设我们有一个嵌套的numpy数组arr，可以使用nditer函数来创建一个迭代器，然后使用for循环遍历数组的每一列：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建迭代器
it = np.nditer(arr, flags=['multi_index'], order='F')

# 遍历数组的每一列
for column in it:
    print(column)

输出结果将按列显示数组的值：

在上述代码中，nditer函数用于创建一个迭代器it，flags=['multi_index']参数用于指定多维索引的迭代方式，order='F'参数用于按列优先的顺序遍历数组。

对于numpy数组的遍历，还可以使用索引来获取按列显示的值。可以使用shape属性获取数组的形状，然后使用range函数遍历每一列的索引，再通过索引访问数组的元素：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 获取数组的形状
rows, cols = arr.shape

# 遍历每一列的索引
for col in range(cols):
    # 遍历每一行的索引
    for row in range(rows):
        # 获取按列显示的值
        value = arr[row, col]
        print(value)

输出结果同样按列显示数组的值：