numpy에서 2 차원 배열의 1D 열을 반복하는 방법은 무엇입니까?

Question

numpy 배열의 열에 대해 조건자를 테스트하려는 함수가 있습니다.이 모든 함수의 합계는 10입니다.이 함수는 1D 또는 2D 배열을 취해 하나의 배열을 단일 배열로 처리합니다 기둥.

내가 좋아하는 뭔가를 할 수있는 2D의 경우를 들어

: python for col in two_dim_array.T: assert sum(col) == 10 을 그리고 나는 1D의 경우 알고 나는 간단하게 수행 할 수 있습니다 python assert sum(one_dim_array) == 10

그러나의 불가지론 단일 코드 경로가 할 수있는 방법이 배열의 유형, 즉 len(my_array.shape)을 켜고 위에있는 코드 스 니펫 중 하나를 사용할 필요가 없습니다. python for col in one_or_two_dim_array.cols(): assert sum(col) == 10 여기서 1D의 경우 루프를 한 번만 통과합니다.

Answer 1

그런 뜻입니까?

import numpy as np 

def test(arr): 
    if np.ndim(arr) > 1: 
     arr = arr.T 

    for col in arr: 
     assert np.sum(col) == 10 

arr1 = np.array([1,2,3]) 
arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
print(test(arr1)) 
print 
print(test(arr2)) 

Answer 2

다음은 두 경우 모두 열 금액의 1 차원 배열 산출 :

column_totals = one_or_two_dim_array.sum(axis=0).flatten() 

그런 다음 column_totals의 값을 통해 루프 당신이 원하는 수있는 경우를, 또는 한 번에 모든 비교를 주장 :

: 모든 것이 하나 개의 라인으로 축약 될 수 사실

assert np.all(column_totals == 10)