用于循环错误的 Numpy 排序数组，但原始工作正常

Question

在对这个 numpy 数组进行排序并删除所有重复 (y) 值和重复 (y) 值的相应 (x) 值后，我使用 for 循环在剩余坐标处绘制矩形。但我收到错误：ValueError：解包的值太多（预期为 2），但它的形状与原始形状相同，只是重复项已被删除。from graphics import *import numpy as npdef main():    win = GraphWin("A Window", 500, 500)# starting arraystartArray = np.array([[2, 1, 2, 3, 4, 7],              [5, 4, 8, 3, 7, 8]])# the following reshapes the from all x's in one row and y's in second row# to x,y rows pairing the x with corresponding y value.# then it searches for duplicate (y) values and removes both the duplicate (y) and# its corresponding (x) value by removing the row.# then the unique [x,y]'s array is reshaped back to a [[x,....],[y,....]] array to be used to draw rectangles.d = startArray.reshape((-1), order='F')# reshape to [x,y] matching the proper x&y's togethere = d.reshape((-1, 2), order='C')# searching for duplicate (y) values and removing that row so the corresponding (x) is removed too.f = e[np.unique(e[:, 1], return_index=True)[1]]# converting unique array back to original shapealmostdone = f.reshape((-1), order='C')# final reshape to return to original starting shape but is only unique valuesdone = almostdone.reshape((2, -1), order='F')# print all the shapes and elementsprint("this is d reshape of original/start array:", d)print("this is e reshape of d:\n", e)print("this is f unique of e:\n", f)print("this is almost done:\n", almostdone)print("this is done:\n", done)print("this is original array:\n",startArray)# loop to draw a rectangle with each x,y value being pulled from the x and y rows# says too many values to unpack?for x,y in np.nditer(done,flags = ['external_loop'], order = 'F'):    print("this is x,y:", x,y)    print("this is y:", y)    rect = Rectangle(Point(x,y),Point(x+4,y+4))    rect.draw(win)win.getMouse()win.close()main()为什么 for 循环适用于原始数组而不适用于这个排序数组？或者我可以使用什么循环来使用（f），因为它已排序但形状（-1,2）？

Answer 1

我没有这个graphics包（它可能是特定于 Windows 的东西？），但我知道你让这个 waaaaay 太复杂了。这是一个更简单的版本，它生成相同的done数组：

from graphics import *

import numpy as np

# starting array

startArray = np.array([[2, 1, 2, 3, 4, 7],

                       [5, 4, 8, 3, 7, 8]])

# searching for duplicate (y) values and removing that row so the corresponding (x) is removed too.

done = startArray.T[np.unique(startArray[1,:], return_index=True)[1]]

for x,y in done:

    print("this is x,y:", x, y)

    print("this is y:", y)

    rect = Rectangle(Point(x,y),Point(x+4,y+4))

    rect.draw(win)

请注意，在上面的版本done.shape==(5, 2)中(2, 5)，而不是，但您始终可以在for循环后使用 将其更改回来done = done.T。

以下是有关原始代码的一些注释，以供将来参考：

该order旗reshape完全是多余的，以你的代码试图做的，只是使它更加混乱/可能更马车。没有它，你可以做所有你想做的重塑。

for 的用例nditer是一次迭代一个（或多个）数组的各个元素。它通常不能用于迭代二维数组的行或列。如果您尝试以这种方式使用它，您可能会得到高度依赖于内存中数组布局的错误结果（如您所见）。

要迭代二维数组的行或列，只需使用简单的迭代。如果你只是遍历一个数组（例如for row in arr:），你会得到每一行，一次一个。如果你想要列，你可以先转置数组（就像我在上面的代码中所做的那样.T）。

注意事项 .T

.T接受数组的转置。例如，如果您从

arr = np.array([[0, 1, 2, 3],

                [4, 5, 6, 7]])

那么转置是：

arr.T==np.array([[0, 4],

                 [1, 5],

                 [2, 6],

                 [3, 7]])