有没有比这更详细的替代方案：
xrange（array.shape[0]）中x的
：
对于x范围内的y（array.shape[1]）：
做些什么（x，y）
我想到了这个：
itertools.product（map（xrange，array.shape））中x，y的
：
做些什么（x，y）
这节省了一个缩进，但仍然很难看
我希望得到类似于以下伪代码的东西：
数组中x，y的
。索引：
做些什么（x，y）
有这样的事吗
我想你是在找利率
>&燃气轮机&燃气轮机；a=numpy.array（[[1,2]，[3,4]，[5,6]）
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；对于（x，y），单位为numpy.ndenumerate（a）的值：
... 打印x，y
...
0 0
0 1
1 0
1 1
2 0
2 1
关于表现。它比列表理解慢一点
X=np.零（（100100100））
%时间列表（[（（i，j，k），X[i，j，k]），用于范围内的i（X.shape[0]），用于范围内的j（X.shape[1]），用于范围内的k（X.shape[2]））
1个循环，最佳3:376毫秒/循环
%时间列表（np.ndenumerate（X））
1个回路，最佳3个：每个回路570毫秒
如果您担心性能问题，您可以通过查看ndenumerate的实现进一步优化性能，该实现有两个功能：转换为数组和循环。如果知道自己有一个数组，可以调用平面迭代器的.coords属性
a=X.flat
%timeit列表（[（a.coords，x）表示a.flat中的x]）
1个回路，最好为3:305 ms/回路