我有一个带有shape（N，3）的浮点数的ndarray'n_data'。我想对“n_data”（不是副本）进行迭代和更改。我有以下代码女巫工作，但感觉很脏：
i = 0
for point in n_data:
point -= center
r = np.linalg.norm(point)
n_data[i] = point * (r ** gamma / r)
i += 1
我尝试使用 np.nditer，但对于每次迭代，它都会得到一个数字，而不是像上面那样具有 shape(3,) 的 ndarray。
for point in np.nditer(n_data, op_flags=['readwrite']):
point -= center
r = np.linalg.norm(point)
point = point * (r ** gamma / r)
在此先感谢所有帮助！
一个向量化版本的NumPy 术语翻译并且看起来仍然足够接近原始代码是使用NumPy broadcasting和使用可选参数axis参数 with np.linalg.norm，就像这样 -
shifted = n_data - center
R = np.linalg.norm(shifted, axis=1, keepdims=1)
n_data = shifted * (R ** gamma / R)
希望这感觉不那么脏！
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