Метод reset

Метод reset класса nditer сбрасывает внутреннее состояние итератора к начальному положению. Это позволяет повторно использовать уже созданный объект итератора для нового прохода по массиву без необходимости создания нового экземпляра. Метод полезен в ситуациях, когда требуется многократно итерироваться по одним и тем же данным с одинаковыми настройками.

Метод не принимает никаких параметров и не возвращает значения. После вызова reset итератор становится готовым к новому обходу с самого начала массива.

Синтаксис

iterator.reset()

Пример

Давайте создадим одномерный массив и итератор для него, а затем выполним два прохода с помощью метода reset:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
iterator = np.nditer(arr, flags=['c_index'])

# First pass
print("First pass:")
while not iterator.finished:
	print(f"Index {iterator.index}: {iterator[0]}")
	iterator.iternext()

# Reset iterator
iterator.reset()

# Second pass
print("\nSecond pass:")
while not iterator.finished:
	print(f"Index {iterator.index}: {iterator[0]}")
	iterator.iternext()

Результат выполнения кода:

"First pass:"
"Index 0: 1"
"Index 1: 2"
"Index 2: 3"
"Index 3: 4"
"Index 4: 5"
""
"Second pass:"
"Index 0: 1"
"Index 1: 2"
"Index 2: 3"
"Index 3: 4"
"Index 4: 5"

Пример

Рассмотрим использование reset с многомерным массивом и внешним циклом:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
iterator = np.nditer(arr, flags=['external_loop'], order='F')

# First iteration
print("First iteration:")
for x in iterator:
	print(x)

# Reset and iterate again
iterator.reset()
print("\nSecond iteration:")
for x in iterator:
	print(x)

Результат выполнения кода:

"First iteration:"
"[1 4]"
"[2 5]"
"[3 6]"
""
"Second iteration:"
"[1 4]"
"[2 5]"
"[3 6]"

Пример

Метод reset особенно полезен при работе с несколькими массивами и изменяемыми операндами. Рассмотрим пример с обновлением данных между проходами:

import numpy as np

arr = np.array([10, 20, 30])
iterator = np.nditer([arr, None], flags=['multi_index'],
					op_flags=[['readonly'], ['writeonly', 'allocate']],
					op_dtypes=['int64', 'int64'])

# First pass: double the values
for x, y in iterator:
	y[...] = x * 2
iterator.operands[1].shape = arr.shape
result = iterator.operands[1]
print("Doubled array:", result)

# Reset and modify data
arr[:] = [100, 200, 300]
iterator.reset()

# Second pass: triple the new values
for x, y in iterator:
	y[...] = x * 3
iterator.operands[1].shape = arr.shape
result = iterator.operands[1]
print("Tripled array:", result)

Результат выполнения кода:

"Doubled array: [20 40 60]"
"Tripled array: [300 600 900]"

Смотрите также

метод iternext,
который переводит итератор на следующий элемент
класс nditer,
предоставляющий объект для эффективной итерации по массивам
метод enable_external_loop,
который включает режим внешнего цикла для итератора
метод remove_axis,
который удаляет ось из итерации