2つ以上の同じ形状の配列を列挙する

Question

多次元データ（多分4D、時には3D）よりも多くの異なるタイプの関数を実行する必要があります。 np.ndenumerateを使ってこれらの配列を列挙する効率的な方法を見つけました。ただし、これは一度に1つずつ繰り返すために1つの配列に制限されています。

複数のタイプのディメンションを持つが、それらの配列内のデータを変更/更新/使用するために同じ関数を使用できるという問題を解決するには、現在の静的バージョンを変換できるようにしたいと思います。以下のようなものに

# Random data 
array1 = np.random.rand(5, 7, 50, 40) 
array2 = np.random.rand(5, 7, 50, 40) 
result = np.zeros(array1.shape) 
for (a, b, c, d), array1Data in np.ndenumerate(array1): 
    array2Data = array2[a][b][c][d] 
    result[a][b][c][d] = np.sqrt(array1Data**2 + array2Data**2) 

print(result) 

：

# Random data 
array1 = np.random.rand(5, 7, 50, 40) 
array2 = np.random.rand(5, 7, 50, 40) 
result = np.zeros(array1.shape) 
for indexes, array1Data, array2Data in np.ndenumerate(array1, array2): 
    result[indexes] = np.sqrt(array1Data**2 + array2Data**2) 

print(result) 

Answer 1

質問を入力すると、ラバーダッキーとして動作するかのように、私はヘルパー関数enumerate2Dを使用して、それを解決：

def enumerate2D(array1, array2): 
    assert array1.shape == array2.shape, "Error - dimensions." 
    for indexes, data in np.ndenumerate(array1): 
     yield indexes, data, array2[indexes] 

私は上記のように正確に使用することができます

：

for indexes, data1, data2 in enumerate2D(array1, array2): 
    result[indexes] = np.sqrt(data1**2 + data2**2)